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...

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...