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人工智能和大数据

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怎样将模型公平性评估结果转化为具体的业务风险指标？

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如何将AI模型公平性评估量化为具体的业务风险成本 在AI基础设施建设中，模型上线前的评估通常集中在准确率、召回率等性能指标。然而，随着全球监管趋严（如欧盟《人工智能法案》），公平性评估已成为模型部署的必经环节。对于业务方而言，单纯的公平性统...

未来五年AI Infra将如何应对万卡集群的挑战？

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如何通过FSDP与异步分布式快照应对万卡集群的扩展性挑战 随着大模型参数量向万亿级迈进，AI Infra 的重心已从单机性能优化转向\”万卡集群\”的系统级工程。在万卡规模下，AI 基础设施面临两个致命挑战：节点平均...

AI安全立法将如何重塑软件开发流程和工程师职责？

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随着全球AI安全立法（如欧盟《AI法案》）的落地，软件开发流程正从“快鱼吃慢鱼”转向“安全即设计”（Safety by Design）。在AI基础设施层面，这意味着工程师的职责从单纯的性能优化，扩展到了模型脆弱性评估和实时合规监控。本文将重...

怎样利用混沌工程来测试AI Infra的故障容错能力？

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引言 在现代 AI 基础设施中，随着模型参数量的剧增和分布式部署的普及，底层硬件（如 GPU、RDMA 网络）的稳定性变得至关重要。然而，驱动崩溃、ECC 内存错误或网络抖动在生产环境中屡见不鲜。混沌工程（Chaos Engineering...

怎样在MLOps中集成模型可解释性的持续监控和告警？

andy阅读(285)评论(0)

如何解决生产环境黑盒风险：在 MLOps 中集成模型可解释性的持续监控与告警 在 AI 基础设施的运维中，仅仅监控模型的准确率（Accuracy）和延迟（Latency）是远远不够的。当发生特征漂移（Feature Drift）时，模型可能...

如何利用AI编译器TVM实现异构硬件上的模型部署？

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如何利用 TVM 编译器实现异构硬件上的模型部署与性能调优 在 AI 基础设施领域，将训练好的模型高效部署到多样化的硬件（如 CPU、GPU、DSP、NPU）是核心挑战。Apache TVM 作为一个开源的端到端深度学习编译器，通过其多层 ...

怎样用Istio为AI微服务设置安全策略和流量限制？

andy阅读(306)评论(0)

背景 在生产环境下部署 AI 模型（如大语言模型或图像识别服务）时，AI 基础设施面临两个核心挑战：首先是安全性，推理接口往往涉及敏感数据和核心资产，必须确保通信加密和身份校验；其次是可用性，由于 GPU 资源昂贵且推理过程耗时较长，突发流...