人工智能和大数据

2025-11-22andy阅读(171)评论(0)

在构建高性能的AI模型部署基础设施时，通常会使用Java或Kotlin等JVM语言作为API网关或推理服务封装层（例如使用Spring Boot或Quarkus）。当这些服务接收到来自前端、数据管道或Python推理内核的JSON或gRPC...

2025-11-22andy阅读(134)评论(0)

引言：IaC驱动的MLOps基石 随着AI模型复杂度的提升，对基础设施的弹性和可复制性要求也越来越高。Kubeflow作为Kubernetes上领先的MLOps平台，提供了端到端的机器学习生命周期管理能力。然而，手动部署Kubeflow及其...

2025-11-22andy阅读(158)评论(0)

在高性能计算（HPC）集群或多租户的AI基础设施中，数据科学家通常面临两大挑战：一是确保训练环境的完全可复现性；二是如何在不具备Root权限的情况下，高效、安全地访问NVIDIA GPU资源。Docker和Singularity是常用的解决...

2025-11-21andy阅读(121)评论(0)

深入理解FATE：联邦学习基础设施的核心实践 FATE (Federated AI Technology Enabler) 是由京东/微众银行开源的一套联邦学习框架，旨在实现数据隐私保护下的多方联合建模。对于AI基础设施工程师而言，理解如何...

2025-11-21andy阅读(161)评论(0)

导语：模型部署中的“隐形炸弹”——Python Pickle 在AI模型的生态系统中，特别是PyTorch模型，通常使用Python内置的pickle模块进行序列化和反序列化。尽管其使用方便，但pickle长期以来都是一个巨大的安全隐患。p...

2025-11-21andy阅读(130)评论(0)

简介：Ollama与SafeTensors的兼容性挑战 Ollama是一个强大的本地化LLM运行环境，极大地简化了模型部署。然而，Ollama主要依赖于GGUF (GPT-GEnerated Unified Format) 格式的模型，该格...

2025-11-21andy阅读(138)评论(0)

在AI模型部署领域，性能是决定服务质量的关键因素。尽管PyTorch提供了灵活的Eager模式和JIT（TorchScript），但其运行时仍可能存在解释器开销和次优的计算图融合。为了将PyTorch模型的推理速度推向极致，我们需要引入专业...

2025-11-21andy阅读(144)评论(0)

模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）是AI基础设施优化的两大核心手段。它们能显著减少模型的内存占用和计算复杂度，尤其对于边缘设备和高并发推理服务至关重要。虽然早期有像Distiller这样的专用工具包，但在现代PyT...

2025-11-20andy阅读(124)评论(0)

在AI模型部署的后端服务中，代码安全是至关重要的一环。许多AI服务使用Python（如Flask/FastAPI）和Go等语言编写，它们往往需要处理用户输入、加载模型文件，这些操作如果不加注意，很容易引入如不安全的反序列化（例如著名的“Pi...

2025-11-20andy阅读(114)评论(0)

在部署高性能的AI模型服务时，每一个微小的性能优化都至关重要。许多基于Python Flask框架构建的RESTful API服务，尤其是那些使用Flask-SQLAlchemy进行数据持久化（例如记录推理日志、存储模型元数据）的服务，经常...