CVE 2019 14633内核漏洞分析:从权限提升到系统控制 漏洞概述 CVE 2019 14633是一个存在于Linux内核中的权限提升漏洞,影响了多个Linux发行版的内核版本。该漏洞存在于内核的用户空间接口处理逻辑中,允许本地攻击者...
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量化算法对比:基于不同数据集的精度表现分析 在AI模型部署实践中,量化是实现模型轻量化的关键环节。本文通过实际测试不同量化算法在CIFAR 10和ImageNet数据集上的表现。 实验环境与工具 使用PyTorch 2.0 + NVIDIA...
微服务监控数据采集验证 在微服务架构中,Actuator作为Spring Boot应用的核心监控组件,能够提供丰富的健康检查和指标数据。本文将通过实际案例验证监控数据采集的完整流程。 配置步骤 首先,在 pom.xml 中添加依赖: xml...
在大模型微调过程中,数据加载器的性能直接影响训练效率。本文分享一个实际优化案例,通过调整数据加载策略显著提升训练速度。 问题分析 在使用Hugging Face的 DataLoader 进行数据加载时,发现训练初期存在明显延迟。通过Prof...
在Linux系统安全调优中,内存管理参数的优化是保障系统稳定性和安全性的关键环节。本文将通过对比分析几种核心内存参数配置,为系统管理员提供可复现的安全配置方案。 内存回收策略优化 默认情况下,Linux内核的内存回收机制可能在高负载场景下导...
Horovod训练框架版本兼容性问题踩坑记录 最近在部署多机多卡分布式训练环境时,遇到了一个令人头疼的Horovod版本兼容性问题。项目中使用PyTorch 2.0 + CUDA 11.8环境,本以为一切顺利,结果却在训练启动时频繁报错。 ...
多节点环境下的训练性能调优复盘 在多节点分布式训练中,性能调优往往面临网络带宽瓶颈、数据同步延迟等挑战。本文总结了几个关键优化策略。 网络拓扑优化 首先检查节点间网络连接质量: bash 使用iperf测试节点间带宽 iperf3 c <t...
模型训练时数据加载效率优化 在大模型训练过程中,数据加载往往是性能瓶颈之一。本文将分享几种实用的数据加载优化策略,帮助提升训练效率。 1. 数据预处理与缓存 将数据预处理步骤提前,利用缓存机制避免重复计算: python import to...
大模型部署中的监控告警体系建设踩坑记录 在大模型生产环境部署中,监控告警体系的建设至关重要。最近在某AI平台部署大模型服务时,踩了几个典型的坑,分享给大家。 坑点一:指标选择不当 最初我们只关注了CPU使用率和内存占用,结果发现模型推理时G...
量化测试环境搭建:模拟真实部署场景 在模型部署实践中,量化测试环境的搭建直接决定了模型压缩效果的真实表现。本文将基于实际部署需求,提供一套可复现的量化测试框架。 环境准备 首先安装必要的工具包: bash pip install torch...
