汤不热吧

2026-03-10andy阅读(4)评论(0)

在机器学习工程化（MLOps）中，CI/CD 不仅仅涉及代码的构建与部署。一个完整的 AI 流水线必须包含三个核心维度的验证：代码逻辑、数据质量和模型性能。这种三位一体的测试方法能够有效防止因数据漂移或训练回归导致的生产事故。 1. 代码层...

2026-03-09andy阅读(11)评论(0)

如何通过 CPU 亲和性绑定控制推理线程：解决安卓系统大小核切换导致的性能波动 在移动端部署 AI 模型（如人脸识别、实时滤镜）时，开发者常遇到一个棘手现象：同一模型在同一台手机上，有时推理仅需 20ms，有时却突然跳到 100ms。这种性...

2026-03-09andy阅读(8)评论(0)

如何利用 MLflow 构建模型资产管理系统：实现从版本控制到平滑退役的全生命周期管理 在 AI 基础设施建设中，模型不仅仅是代码和权重的集合，更是核心资产。随着模型迭代速度的加快，如何有效地追踪不同版本的模型、管理其在开发/生产环境中的状...

2026-03-09andy阅读(6)评论(0)

如何理解 Android NNAPI 的算子分发逻辑：从底层架构到实战调用 Android NNAPI (Neural Networks API) 是 Android 系统中专门为机器学习推理设计的 C API。它不直接运行模型，而是作为“...

2026-03-09andy阅读(9)评论(0)

背景：为什么 AI 推理需要 TEE？ 在端侧 AI 场景中，模型权重和用户隐私数据（如人脸特征、生物信息）通常是最高级别的核心资产。传统的推理过程在 CPU 或 GPU 的通用内存中进行，极易受到 Root 提权攻击或恶意内存扫描。TEE...

2026-03-09andy阅读(10)评论(0)

如何利用计算图切分实现可信环境（TEE）与非安全环境（REE）协同推理 在端侧AI应用中，保护模型权重或用户隐私数据至关重要。传统的全加密推理（如全同态加密）性能极差，而“计算图切分”技术提供了一种实用的平衡方案：将涉及敏感隐私的计算环节（...

2026-03-09andy阅读(13)评论(0)

如何通过自动化指标监控系统精准量化 MLOps 的实施效益 在企业推进 AI 产业化的过程中，“MLOps 到底带来了多少价值”往往是管理层关注的核心问题。单纯的技术感悟不足以支撑预算申请，我们需要一套量化的评估体系。本文将借鉴 DevOp...

2026-03-08andy阅读(15)评论(0)

如何通过共享内存机制消除 TEE 内部推理的 Normal/Secure World 拷贝延迟 在端侧 AI 安全推理场景中，为了保护模型权重或输入数据（如人脸特征、指纹信息），开发者通常将推理引擎部署在 TEE（可信执行环境，如 OP-T...

2026-03-08andy阅读(17)评论(0)

如何构建具备全链路可追溯性的MLOps流水线以满足AI审计与合规要求 随着《欧盟AI法案》等监管条例的落地，AI系统的合规性已从“可选项”转变为“必选项”。审计机构通常要求开发者证明模型决策的可解释性、数据的合法性以及开发过程的可复现性。本...

2026-03-08andy阅读(14)评论(0)

如何在 OP-TEE 内部实现卷积算子：解决浮点运算缺失的定点化替代方案 在安全领域，将深度学习模型部署到 OP-TEE (Open Portable Trusted Execution Environment) 是保护隐私数据的常见需求。...