v6路由部署优化踩坑记录 最近项目从React Router v5升级到v6，部署过程中遇到了不少坑，记录一下优化方案。 问题背景 升级后发现路由匹配出现问题，特别是动态路由和嵌套路由。在本地开发环境一切正常，但部署到生产环境后就出现了40...

在分布式大模型训练中，数据并行是提升训练效率的核心技术之一。本文将对比分析不同实现方式的性能表现。 环境配置 GPU: 4x A100 80GB 网络: InfiniBand 框架: PyTorch 2.0 方案对比 1. 原生DataPa...

生产环境模型部署安全配置检查清单 在大模型生产部署中，安全配置是保障系统稳定运行的关键环节。以下是一份完整的安全配置检查清单，适用于ML工程师进行生产环境部署。 网络安全配置 1. 端口限制与防火墙 bash 仅开放必要端口 ufw all...

在大模型推理场景中，内存优化是提升性能和降低成本的关键环节。本文将深入探讨Transformer模型推理过程中的内存优化策略，并提供可复现的实践方法。 内存瓶颈分析 Transformer模型推理时主要面临以下内存瓶颈： 1. 注意力机制 ...

系统安全审计：使用audit工具检查内核模块加载和卸载行为 在Linux系统安全防护中，内核模块的加载和卸载是重要的安全审计点。恶意模块的加载可能导致系统被完全控制，因此需要建立完善的监控机制。 audit工具基础配置 首先启用audit服...

LLM安全防护中数据完整性保护策略测试 在大型语言模型部署过程中，数据完整性保护是防范对抗攻击的关键环节。本文通过对比实验验证三种数据完整性保护策略的有效性。 测试环境 模型：Llama2 7B 攻击方法：FGSM（Fast Gradien...

TensorRT量化参数调优实战 在部署AI模型时，量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文分享TensorRT量化参数调优的具体实践。 量化流程 bash 1. 准备FP32模型 python convert onnx.py model pa...

在Docker容器中部署TensorFlow Serving服务时，合理的启动参数配置至关重要。以下是最佳实践： 核心启动参数 bash docker run p 8501:8501 \ mount type=bind,source=/pa...

TensorFlow分布式训练中的checkpoint保存失败排查过程 最近在进行大规模分布式训练时遇到了一个棘手的问题：TensorFlow的checkpoint保存总是失败，日志显示 Permission denied 错误。这让我花费...

开源模型推理加速方法总结 随着大模型在各行业的广泛应用，推理效率成为影响应用体验的关键因素。本文总结了几种主流的开源推理加速方法，为安全工程师提供实用的技术参考。 1. 模型量化技术 量化是降低模型计算复杂度的有效手段。通过将浮点数权重转换...