时间序列数据建模中的特征工程技巧 时间序列数据建模是大模型训练中的重要环节，特征工程在其中起到关键作用。本文分享几个实用的特征工程技巧。 1. 时间特征提取 从时间戳中提取有用的统计特征： python import pandas as p...

CentOS7内核安全配置：通过grsecurity防止本地提权攻击 在Linux系统安全防护中，本地提权攻击是常见的安全隐患。本文将详细介绍如何通过grsecurity内核模块来增强CentOS7系统的安全性，有效防范本地提权攻击。 gr...

Horovod训练环境配置自动化方案 在多机多卡分布式训练中，Horovod作为主流框架之一，其环境配置的复杂性直接影响训练效率。本文将分享一套完整的自动化配置方案，帮助工程师快速搭建高性能的Horovod训练环境。 环境准备 首先确保所有...

在多模型并行推理场景下，资源调度算法设计直接影响系统吞吐量和响应时间。本文分享一个基于优先级队列和动态权重调整的调度策略。 核心思路 ： 1. 构建任务优先级队列，按模型复杂度、请求紧急程度分配权重 2. 实现动态资源分配机制，根据当前GP...

Linux内核安全配置：如何设置内核启动参数提升安全性 在Linux系统中，内核启动参数是提升系统安全性的关键配置之一。通过合理设置内核参数，可以有效防范多种攻击手段，增强系统的整体安全防护能力。 1. 禁用不必要的内核模块 首先，可以通过...

大模型输出内容安全过滤器性能评估实验 实验背景 在大模型部署过程中，输出内容的安全性是重中之重。本次实验针对常见的恶意内容过滤需求，测试了三种主流安全过滤方案的性能表现。 测试环境 模型：LLaMA2 7B 测试数据集：包含1000条恶意p...

量化部署监控系统：量化模型运行状态的实时追踪 在AI模型部署过程中，量化技术已成为模型轻量化的关键手段。本文将深入探讨如何构建一个完整的量化部署监控系统，实现对量化模型运行状态的实时追踪。 核心监控指标 量化模型的核心监控指标包括： 量化误...

量化部署方案：量化模型在云边端一体化部署实践 在AI模型部署实践中，量化技术已成为降低计算资源消耗的关键手段。本文将通过实际案例对比不同量化工具的效果，为云边端一体化部署提供可行方案。 量化方案对比 TensorFlow Lite (TFL...

LoRA微调中权重衰减参数调节经验 最近在做LoRA微调项目时，遇到了一个很典型的坑：权重衰减（weight decay）参数设置不当导致模型性能下降严重。 问题复现 使用LoRA微调LLaMA 7B模型进行问答任务时，发现训练初期loss...

容器化部署中模型文件管理策略 在TensorFlow Serving微服务架构中，容器化部署的模型文件管理是核心环节。本文将详细介绍如何通过Docker实现高效的模型版本控制和动态加载。 基础镜像构建 首先创建基础镜像，包含TensorFl...