大模型服务安全防护实践 随着大模型应用的普及，其安全防护成为关键挑战。本文基于开源大模型微服务架构，分享实用的安全防护策略。 1. API网关安全加固 使用Nginx或Traefik作为API网关，配置以下安全规则： nginx 限流配置 ...

在大模型训练中，时间序列数据的波动性分析是特征工程的重要环节。本文将分享如何通过Python实现波动性特征提取的完整流程。 波动性定义与重要性 波动性通常指时间序列数据的方差或标准差，反映数据的不稳定程度。在金融、物联网等领域，高波动性往往...

在大模型训练过程中，数据集规模往往达到TB甚至PB级别，如何高效处理这些大规模数据成为关键挑战。本文总结了几种核心的性能优化策略。 1. 分片并行处理 将大型数据集切分为固定大小的分片，利用多进程/线程并行处理： python from m...

开源大模型测试工具使用心得 在大模型测试领域，选择合适的测试工具是确保模型质量的关键环节。本文分享几个在实际项目中验证有效的开源测试工具及其使用经验。 1. 大模型测试框架 LLM Test 该框架提供了标准化的测试用例模板和自动化执行能力...

Transformer模型推理优化实战分享 在大模型推理场景中，性能优化至关重要。本文将从实际案例出发，分享几种有效的优化策略。 1. 模型量化技术 量化是降低推理成本的有效手段。以PyTorch为例，可以使用torch.quantizat...

Linux权限控制案例：基于内核capabilities的安全策略 在Linux系统安全实践中，内核capabilities机制是实现精细权限控制的核心组件。本文将通过一个真实的生产环境案例，展示如何利用capabilities来限制程序权...

LLM模型部署过程中的安全配置实验 实验背景 在LLM模型实际部署过程中，我们发现默认配置存在多个安全隐患。通过对比测试，验证了不同安全配置对模型防护能力的影响。 实验环境 模型：Llama 2 7B 环境：Ubuntu 20.04, Py...

在多GPU训练中，计算资源利用效率是影响模型收敛速度的关键因素。本文将通过实际案例分析如何优化Horovod和PyTorch Distributed环境下的资源利用率。 问题定位 在典型的数据并行训练场景中，我们观察到GPU利用率存在明显的...

案例分享：某金融领域LoRA微调项目实施经验 在金融场景下，我们对Qwen 7B模型进行了LoRA微调以提升其在信贷风险评估任务上的表现。以下为具体实施步骤。 环境准备 bash pip install transformers accel...

Docker容器化TensorFlow模型服务的资源限制优化方案 在TensorFlow Serving微服务架构中，合理的Docker资源限制配置是保障服务稳定性的关键。本文将详细介绍如何通过Docker容器化实现模型服务的资源优化。 基...