LLM模型输入输出日志分析 在大模型安全研究中，输入输出日志分析是识别潜在安全风险的重要手段。通过分析用户输入和模型响应，可以发现模型的行为模式、潜在漏洞以及数据泄露风险。 日志收集与处理 python import json import...

监控平台数据存储策略 核心存储架构设计 为实现高效的数据存储与查询，建议采用分层存储策略： 时序数据存储（Prometheus + Thanos） yaml prometheus.yml配置示例 scrape configs: job na...

Server Component与Client Component交互模式分析 最近在项目中深入实践了React Server Component，发现其与Client Component的交互模式确实有不少坑值得记录。 基础交互模式 首先...

在大规模语言模型推理中，批处理效率的提升是系统性能优化的关键环节。本文将从架构设计角度探讨如何通过合理的批处理策略来提升推理效率。 批处理核心原理 批处理的核心在于利用GPU/TPU等硬件的并行计算能力。当请求被组织成批次时，模型可以同时处...

Linux权限控制机制中的capabilities机制是现代Linux系统安全的重要组成部分。本文将通过具体案例演示如何使用Linux capabilities实现细粒度的访问控制。 Capabilities基础概念 Linux capab...

基于对比学习的多模态特征对齐实践 踩坑记录：从0到1的多模态对齐之路 最近在做图像 文本联合训练系统，踩了几个大坑，分享一下。 数据准备阶段 首先，数据预处理必须小心。我最初直接用原图和文本，结果发现特征维度不匹配，报错信息是： Runti...

容器环境下TensorFlow服务的资源使用监控方案 在TensorFlow Serving微服务架构中，容器化部署使得模型服务的资源监控变得尤为重要。本文将介绍一套完整的监控方案，涵盖Docker容器资源限制与监控配置。 1. Docke...

大模型在线推理架构踩坑实录：如何优化高并发场景下的响应时间 在大模型在线推理系统中，响应时间是用户体验的核心指标。本文将分享我们在高并发场景下优化响应时间的实际经验。 问题背景 我们最初采用的架构是单实例部署，通过Nginx进行负载均衡。当...

在开源大模型测试中，效率提升是每个测试工程师的核心诉求。本文将分享几种实用的测试效率优化方法。 1. 测试用例自动化框架构建 使用Python编写测试脚本，通过 pytest 框架组织测试用例。示例代码： python import pyt...

大模型测试中的缓存机制验证 在大模型测试过程中，缓存机制的验证是确保测试结果准确性和可重复性的重要环节。本文将通过实际案例演示如何系统性地验证大模型的缓存行为。 缓存机制验证的重要性 大模型在推理过程中可能会利用缓存来提升性能，但不当的缓存...