LLM模型安全基线构建经验 在大模型安全防护实践中，构建有效的安全基线是第一道防线。本文分享一些实用的基线构建经验。 1. 输入验证与过滤 python import re def sanitize input(text): 过滤危险字符 ...

量化模型压缩比计算：参数量减少百分比与推理加速关系 在AI部署实践中，量化是模型压缩的核心技术之一。本文通过具体案例展示如何计算量化后的压缩比，并评估推理速度提升效果。 压缩比计算公式 量化压缩比 = (原始参数量 量化后参数量) / 原始...

服务端渲染组件内存泄漏问题深度分析 在React Server Component实践中，我们遇到了一个令人头疼的问题：服务端渲染组件导致的内存泄漏。本文将通过具体案例来深入分析这个问题。 问题复现步骤 首先，让我们创建一个典型的Serve...

大模型推理优化：批处理与流水线技术应用 最近在生产环境部署大模型推理服务时，踩了不少坑，分享一下批处理和流水线优化的实际经验。 问题背景 原本的单请求处理模式，在高并发场景下吞吐量严重不足。通过分析发现，GPU利用率长期低于30%，主要瓶颈...

数据清洗工具的集成部署实践 在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将对比分析几种主流数据清洗工具的集成部署方案。 工具对比：Pandas vs Polars vs DuckDB Pandas 作为传统选择，适合中小规模数据（<1...

大模型微调中的损失收敛监控 在大模型微调过程中，损失函数的收敛性是判断训练是否成功的关键指标。本文将介绍如何通过可视化和自动化手段监控损失收敛情况，帮助工程师及时发现并解决训练问题。 1. 基础监控方法 使用 transformers 库时...

在大模型训练过程中，准确的模型评估指标是判断模型性能、优化训练策略的关键。本文将介绍几种常用的模型评估指标及其在实际训练中的应用。 常用评估指标 1. 交叉熵损失（Cross Entropy Loss） 这是最基础也是最常用的评估指标，特别...

系统管理员必学：Linux内核中的安全启动模式配置 在现代Linux系统中，安全启动（Secure Boot）是防止恶意软件在系统启动阶段植入的核心机制。本文将详细介绍如何在Linux内核中配置和验证安全启动模式，确保系统从BIOS到内核加...

大模型输入过滤机制在实际场景中的应用 背景 在AI模型安全防护中，输入过滤是第一道防线。本文基于真实场景测试，验证了多种输入过滤策略的有效性。 实验环境 模型：LLaMA 2 7B 测试数据集：包含1000条对抗样本的测试集 防护机制：正则...

系统架构设计：构建支持快速迭代的微调训练平台 在LLM微调工程化实践中，一个高效的系统架构是实现快速迭代的关键。本文将分享一套基于LoRA和Adapter技术的微调训练平台架构设计。 核心架构组件 数据预处理模块：负责数据清洗、格式转换 模...