开源大模型漏洞扫描工具实测报告 背景 随着大模型技术的快速发展，其安全防护能力成为行业关注焦点。本报告基于开源社区提供的安全测试工具，对典型大模型组件进行安全评估。 测试环境 操作系统: Ubuntu 20.04 LTS Python版本:...

模型预测准确率异常检测方法 核心监控指标 准确率(Accuracy) : 预测正确的样本占总样本的比例，设置阈值为0.95 精确率(Precision) : 预测为正例中实际为正例的比例，阈值0.90 召回率(Recall) : 实际正例中...

量化部署架构设计：边缘设备上的模型优化策略 在边缘设备上部署AI模型时，量化技术是实现模型轻量化的关键手段。本文将围绕量化部署架构设计，提供一套可复现的优化策略。 核心量化框架选择 推荐使用TensorFlow Lite或ONNX Runt...

分布式训练中的计算与通信平衡策略 在多机多卡分布式训练中，计算与通信的平衡是性能瓶颈的关键所在。最近在优化PyTorch Distributed训练时，踩了不少坑，分享一下实践经验。 问题背景 使用PyTorch 2.0 + Horovod...

超大模型训练中的通信协议优化 在超大模型（如100B+参数）训练中，通信开销占总训练时间的30 50%，优化通信协议是性能提升的关键。以下分享几个实战经验。 1. 混合精度通信优化 对于FP16训练，可启用混合精度通信： python im...

分布式训练中通信开销控制方法 在大规模模型训练中，通信开销往往是性能瓶颈。本文将介绍几种有效的通信优化策略。 1. 梯度压缩技术 通过量化和稀疏化减少梯度传输量： python import torch import torch.distr...

TCP窗口缩放参数对吞吐量的影响测试 在Linux系统中，TCP窗口缩放（Window Scaling）是影响网络吞吐量的关键参数之一。本文将通过实际测试验证不同TCP窗口缩放参数对网络性能的影响。 测试环境配置 bash 系统信息 una...

在LLM微调工程化实践中，部署微调模型的性能测试是确保模型生产可用性的关键环节。本文将介绍基于LoRA和Adapter微调方案的性能压测与监控方法。 压测方案 使用Locust进行并发请求测试： python from locust imp...

分布式训练中Checkpoint保存策略优化踩坑记录 最近在做分布式大模型训练时，遇到了一个让人头疼的问题：Checkpoint保存时间过长，严重影响训练效率。经过一周的排查和优化，终于找到了有效的解决方案。 问题现象 在使用PyTorch...

在Linux系统安全实践中，内核模块的加载控制是防范未授权访问的重要防线。本文将通过具体案例，探讨如何有效防止未授权内核模块加载。 案例背景 某企业服务器频繁遭遇恶意内核模块注入攻击，攻击者通过加载rootkit模块实现持久化控制。经分析发...