微服务环境下大模型服务监控踩坑记录 最近在参与一个大模型微服务化改造项目时,遇到了一个典型的监控问题。我们的大模型服务拆分成多个微服务后,发现调用链路变得异常复杂。 问题背景 在使用Spring Cloud Gateway进行服务治理时,原...
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LLM模型输入验证与安全防护 在大模型应用开发中,输入验证是防范安全风险的第一道防线。本文将介绍如何通过系统化的输入验证机制来提升LLM模型的安全性。 输入验证策略 python import re import json from typ...
在模型部署实践中,INT8量化是平衡精度与速度的关键技术。本文通过对比不同量化策略,在相同硬件环境下测试推理性能。 实验设置 使用PyTorch 2.0 + TensorRT 8.6进行量化,模型为ResNet50,数据集为ImageNet...
ONNX模型量化优化:从模型导入到推理加速实践 在AI部署场景中,模型量化是实现轻量化部署的关键技术。本文将通过具体案例展示如何对ONNX模型进行量化优化。 1. 模型导入与准备 python import onnx from onnx i...
在大模型服务部署过程中,网络策略优化是确保服务稳定性和性能的关键环节。本文将结合开源大模型微服务治理实践经验,分享如何通过合理的网络配置提升LLM服务的可用性。 网络策略优化要点 1. 防火墙规则配置 bash 使用iptables限制并发...
大语言模型推理时的模型并行策略 在大语言模型推理场景中,模型并行(Model Parallelism)是提升系统吞吐量和降低延迟的关键技术。本文将分享基于Transformer架构的实际部署经验。 核心思想 模型并行通过将模型参数分布到多个...
在大模型微调过程中,梯度裁剪(Gradient Clipping)是一项重要的技术手段,用于防止训练过程中的梯度爆炸问题,提升模型收敛稳定性。 梯度裁剪原理 梯度裁剪的核心思想是:当梯度的范数超过设定阈值时,将梯度按比例缩放,使其不超过该阈...
量化部署安全防护:防止量化模型被恶意攻击的技术方案 在模型量化部署过程中,量化模型面临对抗样本攻击、后门攻击等安全威胁。本文介绍基于TensorFlow Model Optimization Toolkit的防御方案。 安全风险分析 量化模...
大模型服务安全漏洞修复经验 在大模型微服务治理实践中,安全漏洞修复是保障系统稳定运行的关键环节。本文分享几个典型的安全漏洞修复实践,适用于DevOps工程师的日常运维工作。 漏洞类型与修复策略 1. 认证授权漏洞 使用JWT Token验证...
大模型部署中的GPU利用率优化 在大模型部署实践中,GPU利用率是影响推理性能和成本的关键因素。本文分享一个实际优化案例,通过调整batch size和显存管理策略来提升GPU利用率。 问题分析 在部署LLaMA 2 7B模型时,我们发现G...
