汤不热吧
一文搞懂TensorFlow自定义训练循环的实现与优化
在TensorFlow 2.x中，Keras提供了高层的 1model.fit() 接口，大多数场景下使用起来非常方便。但当我们需要更精细地控制训练过程时——比如实现梯度裁剪、多优化器交替更新、对抗训练（GAN）或者自定义学习率调度——就需...
人工智能和大数据
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如何利用 PostgreSQL pgvector 扩展实现高效的向量相似度搜索
在向量搜索领域，Faiss、Milvus、Elasticsearch 等专用引擎占据主流，但对于许多中小规模应用场景，引入一套全新的向量数据库意味着额外的运维成本和架构复杂度。PostgreSQL 作为最广泛使用的关系型数据库之一，通过 p...
实战详解：如何利用 CUDA Stream 实现多模型推理的并发调度以最大化 GPU 利用率
在生产环境中，GPU 资源往往十分昂贵。当你部署多个轻量级模型（如分类器、Embedding 模型、检测头）时，如果每个模型独占一张 GPU，资源浪费会非常严重。CUDA Stream 提供了一种在同一张 GPU 上并发执行多个推理任务的机...
详解深度学习中的梯度累积技巧：如何在有限显存下模拟大批量训练
在深度学习模型训练中，batch size 的选择直接影响模型的收敛速度和最终精度。研究表明，较大的 batch size 能让梯度估计更加稳定，有助于模型跳出局部最优，同时充分利用 GPU 的并行计算能力。然而，受限于显存容量，很多开发者...
如何利用分块策略优化RAG系统的检索质量
在构建RAG（检索增强生成）系统时，很多人把精力集中在选择更好的向量模型或更大的LLM上，却忽略了一个最基础却影响深远的环节——文档分块（Chunking）。分块策略的好坏直接决定了检索阶段能否找到真正相关的内容，进而影响最终生成答案的质量...
AI编译器与专用AI芯片的未来融合趋势？
如何利用TVM的BYOC功能加速AI模型在专用芯片上的部署 随着AI算力需求的激增，NPU、TPU等专用人工智能芯片（DSA）层出不穷。然而，如何让这些芯片快速适配种类繁多的模型框架（如PyTorch、TensorFlow）成了最大的痛点。...
怎样在企业中建立“AI治理办公室”并赋予其执行权力？
如何利用Policy as Code构建具备技术硬约束的AI治理办公室 在企业AI落地的过程中，单纯依靠文档和委员会组成的“AI治理办公室”（AIGO）往往会沦为“纸老虎”。真正的AI治理必须深度嵌入到AI基础设施（AI Infra）中，将...
对抗攻击研究的下一个十年将走向何方？
如何在AI基础设施中实施高效的对抗性防御策略以应对未来十年的模型安全挑战？ 对抗性攻击（Adversarial Attacks）已经走过了最初的‘扰动像素点’阶段，进入了语义对抗、物理世界攻击以及针对大模型（LLM）的注入攻击时代。在未来的...
怎样建立一个AI伦理审查的标准操作程序（SOP）？
如何建立AI模型的自动化伦理审查与内容安全过滤SOP？ 在生成式AI（AIGC）大规模落地的今天，AI伦理不再是一个空洞的口号，而是关系到企业合规、品牌声誉乃至法律安全的核心基石。一个完善的AI伦理审查标准操作程序（SOP）能够将抽象的伦理...
如何应对最新AI安全漏洞的快速缓解指南？
如何快速缓解AI推理服务中的模型反序列化与Prompt注入安全漏洞 在AI基础设施的生产环境中，安全漏洞往往出现在模型加载（反序列化）与用户交互（Prompt 注入）两个核心环节。作为AI Infra工程师，我们需要在不影响业务迭代的前提下...