CVE 2020 14386漏洞分析：内核权限提升漏洞复现 漏洞概述 CVE 2020 14386是一个存在于Linux内核中的权限提升漏洞，影响了内核版本4.19及更早版本。该漏洞源于内核的 netif receive skb core ...

跨平台分布式训练部署工具 在多机多卡分布式训练中，部署工具的选择直接影响训练效率。本文介绍几种主流的跨平台部署方案。 1. 使用Horovod部署 Horovod提供了简单易用的 horovodrun 命令行工具： bash 基础启动命令 ...

容器化TensorFlow服务部署中的数据备份策略 在TensorFlow Serving微服务架构实践中，容器化部署已成为主流方案。然而，数据安全始终是重中之重。本文记录一次生产环境的数据备份踩坑经历。 现状分析 我们的TensorFlo...

在混合精度训练中，模型收敛性问题是许多工程师面临的核心挑战。最近在一次大规模模型训练中，我们遇到了训练损失震荡、准确率停滞不前的问题。 问题复现步骤： 1. 使用PyTorch 2.0 + NVIDIA A100 GPU集群 2. 启用 t...

在大模型微调实践中，学习率warmup策略对收敛速度的影响一直是性能调优的核心议题。本文通过对比实验，深入分析了不同warmup策略对训练效率的差异化影响。 实验设置 我们使用Llama2 7B模型，在16卡A100集群上进行微调。数据集为...

大模型推理中并发处理能力优化 在大模型推理场景下，提升并发处理能力是保障系统性能的关键因素。本文将探讨如何通过合理的架构设计和代码实现来优化大模型的并发处理能力。 并发处理挑战 大模型推理通常涉及大量计算资源消耗，单线程处理效率低下。在高并...

Linux内核安全配置检查清单：企业部署标准流程 在企业环境中，Linux内核安全配置是系统防护的第一道防线。本文将提供一套可复现的安全配置方案，确保系统符合企业安全标准。 1. 内核参数加固 bash 编辑 /etc/sysctl.con...

多模态大模型中的跨模态特征对齐方法 在多模态大模型架构中，跨模态特征对齐是实现图像 文本联合理解的核心环节。本文将通过具体的数据处理流程和模型融合方案来阐述如何构建有效的跨模态对齐系统。 数据预处理流程 图像数据预处理 image feat...

模型输入输出数据格式异常监控 在机器学习模型运行时监控中，输入输出数据格式异常是最常见的问题之一。本文将详细介绍如何构建完整的数据格式监控体系。 核心监控指标 1. 输入数据类型验证 ： python import pandas as pd...

在分布式PyTorch训练中，性能瓶颈往往隐藏在数据加载、通信开销和计算效率等多个层面。本文将通过实际案例分析常见的性能瓶颈并提供优化方案。 常见性能瓶颈分析 1. 数据加载瓶颈 数据加载是分布式训练中的常见瓶颈，特别是在高带宽需求场景下。...