在大模型微服务架构下，推理优化成为关键挑战。本文分享一种基于服务网格的推理性能监控方案。 问题背景 ：传统单体模型在高并发场景下推理延迟飙升，通过微服务化改造后，需要精细化监控每个推理服务的性能指标。 解决方案 ： 1. 部署服务网格 （I...

CVE 2019 14633漏洞分析：Linux内核权限提升漏洞 漏洞概述 CVE 2019 14633是一个存在于Linux内核中的权限提升漏洞，影响了多个内核版本。该漏洞源于内核中对某些系统调用的错误处理，攻击者可利用此漏洞从普通用户权...

在多机训练场景下，节点间通信协议的选择对整体训练性能有着决定性影响。本文将通过实际测试对比三种主流通信协议：TCP、NCCL和Gloo，在Horovod和PyTorch Distributed环境下的表现差异。 测试环境配置 4台服务器，每...

在多机训练环境中，GPU驱动配置是影响训练性能的关键因素。本文将对比分析Horovod和PyTorch Distributed在不同GPU驱动版本下的表现。 驱动版本对比 NVIDIA驱动版本390.x系列 检查当前驱动版本 nvidia ...

服务端渲染组件性能调优实战 在React Server Component实践中，我们发现服务端渲染组件的性能优化至关重要。本文将通过实际案例展示如何从多个维度提升SSR性能。 问题定位 首先，我们通过Chrome DevTools的Per...

数据清洗效果评估体系 在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将构建一套系统化的数据清洗效果评估体系。 核心评估维度 1. 数据完整性检查 python import pandas as pd import numpy as np...

Linux权限控制机制：使用Linux capabilities实现细粒度访问控制 在Linux系统安全实践中，传统的root权限模型存在过度授权的问题。本文将通过具体案例展示如何利用Linux capabilities实现更精细的权限控制...

在Linux系统安全防护中，iptables的recent模块是一个强大的工具，用于实现基于IP地址的访问控制策略。recent模块通过维护一个IP地址列表来跟踪连接，可以有效防止扫描攻击和暴力破解。 基本配置示例 允许已知可信IP访问SS...

在大模型微调过程中，验证集的合理使用是确保模型泛化能力和避免过拟合的关键环节。本文将分享几种常见的验证集使用策略及其实践方法。 验证集的核心作用 验证集主要用于： 监控训练过程中的模型性能变化 早期停止（Early Stopping）决策 ...

大模型训练中的数据清洗流程 在大模型微调过程中，数据质量直接决定了模型性能。本文将分享一套可复现的数据清洗流程，帮助ML工程师构建高质量训练数据集。 数据清洗核心步骤 1. 噪声数据检测 使用文本相似度计算检测重复内容： python fr...