在Linux系统安全防护中，网络访问控制是基础而关键的一环。Ubuntu系统作为广泛使用的服务器操作系统，其防火墙配置直接影响着系统的整体安全性。 firewalld基础配置 firewalld是Ubuntu 18.0后默认的防火墙管理工具...

Spring Boot应用健康检查策略调优技巧 在实际生产环境中，Spring Boot Actuator的健康检查配置往往成为系统监控的薄弱环节。本文分享几个踩坑经验。 常见问题：默认健康检查过于简单 yaml management: e...

模型训练数据集构建流程 在大模型训练中，数据集构建是决定模型性能的关键环节。本文将分享一个完整的数据集构建流程，包含可复现的工程实践。 1. 数据收集与初步评估 python import pandas as pd import numpy...

在大模型训练环境搭建过程中，许多开发者会遇到各种问题。本文将从实际操作出发，分享常见问题及解决方案。 1. 环境依赖冲突 使用conda或pip安装时，常出现包版本冲突。建议使用虚拟环境隔离： bash conda create n llm...

大语言模型输出过滤策略的效率对比实验 实验背景 在大语言模型部署过程中，输出过滤是防止有害内容泄露的关键环节。本次实验针对三种主流过滤策略进行效率对比：关键词过滤、正则表达式过滤和基于BERT的语义过滤。 实验环境 模型：LLaMA 2 7...

量化部署架构演进：从单机到分布式量化服务设计 单机量化方案对比 在模型部署初期，我们采用TensorFlow Lite进行基础量化： python import tensorflow as tf converter = tf.lite.TF...

大模型部署环境搭建踩坑实录：容器化部署效率提升 最近在为公司的大模型服务搭建部署环境时，尝试了容器化部署方案，过程中踩了不少坑，记录下来希望能帮到同样在走这条路的朋友们。 环境准备 首先，我们选择了Docker作为容器化工具，NVIDIA ...

轻量级Transformer架构设计与推理效率分析 最近在研究轻量级Transformer模型时踩了不少坑，分享一下实际优化经验。 问题背景 传统Transformer在推理阶段计算量巨大，特别是在移动端部署时，内存占用和推理延迟都成为瓶颈...

多模态特征融合技术实战分享 在大模型训练中，多模态数据的特征融合是提升模型性能的关键环节。本文将分享一种基于注意力机制的多模态特征融合方法，适用于图像和文本数据的联合建模。 融合策略 我们采用交叉注意力机制实现视觉 文本模态间的特征交互。具...

微调过程中梯度爆炸问题解决 在大模型微调过程中，梯度爆炸是一个常见但棘手的问题，尤其在使用较大学习率或数据分布不均匀时容易出现。本文将分享几种有效的解决方法和最佳实践。 问题现象 梯度爆炸通常表现为损失值急剧增大、训练过程不稳定甚至NaN，...