人工智能和大数据
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在AI基础设施,尤其是基于Kubernetes的集群中,etcd作为核心数据库扮演着至关重要的角色。etcd使用预写日志(Write-Ahead Log, WAL)来确保数据的持久性和一致性。当etcd尝试写入一个WAL条目时,如果该条目的...

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在AI基础设施的部署和管理中,我们经常依赖GitOps工具(如Rancher中的Fleet或集成的ArgoCD)来确保模型配置、KServe部署清单等与代码仓库保持同步。然而,当同步过程被中断时,我们可能会在日志中遇到一个常见的Git错误:...

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深入理解AI防御:如何使用FGSM生成对抗性补丁 随着AI模型,特别是计算机视觉模型(如YOLO、Mask R-CNN)在自动驾驶和监控系统中的广泛应用,评估它们的鲁棒性变得至关重要。对抗性攻击(Adversarial Attacks)揭示...

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在AI模型的生命周期中,数据投毒(Data Poisoning)是一种严重的供应链安全威胁。攻击者通过向训练集中植入携带“后门”触发器(Trigger)的恶意样本,使得模型在部署后对常规输入表现正常,但一旦输入中包含特定触发器,模型就会做出...

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引言:编译器,AI部署的幕后英雄 在现代AI基础设施中,模型部署的速度和效率往往取决于底层的C++/CUDA代码优化。无论是使用PyTorch的TorchScript,TensorFlow的XLA,还是独立的推理引擎如ONNX Runtim...

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如何解决 Windows 上 nvcc fatal: Cannot find compiler ‘cl.exe’ in PATH 的问题 在使用 NVIDIA CUDA 工具链进行模型部署或编译自定义 PyTorch...

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作为AI基础设施工程师,我们经常需要在命令行中处理敏感数据,例如模型仓库的API密钥、私有云存储的凭证,或是特定的部署路径。一旦这些敏感信息意外地被记录到Shell历史文件(如~/.bash_history或~/.zsh_history)中...

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1. 引言:黑盒攻击中的查询悖论 在模型部署(Model Deployment)环境中,我们通常只能通过API接口访问目标模型,即“黑盒”场景。对抗性攻击(Adversarial Attacks)在这种场景下最具挑战性,因为攻击者无法访问模...

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引言:为什么需要C&W攻击? 在AI模型部署中,模型的鲁棒性是核心挑战之一。常见的快速攻击方法如FGSM(Fast Gradient Sign Method)和其迭代版本PGD(Projected Gradient Descent)...

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深入理解与实践:使用Foolbox生成L-inf PGD对抗样本 在AI模型部署到生产环境时,模型的鲁棒性(Robustness)是与准确性同等重要的指标。对抗样本(Adversarial Examples)揭示了深度学习模型的脆弱性。其中...