人工智能和大数据

2026-01-10andy阅读(62)评论(0)

导语：LLM SecOps的挑战与解决方案 随着大型语言模型（LLM）被广泛集成到生产环境中，针对它们的攻击面也急剧增加，例如Prompt Injection（提示注入）、数据泄露和不安全的输出生成等。传统的DevSecOps工具链在面对L...

2026-01-09andy阅读(128)评论(0)

概述：LLM API安全面临的挑战 大型语言模型（LLM）API的开放带来了极大的便利性，但也引入了新的安全挑战。恶意用户可能会尝试通过以下方式滥用服务： 资源耗尽攻击 (DDoS/Draining): 快速消耗昂贵的计算资源（Tokens...

2026-01-09andy阅读(129)评论(0)

为什么需要模型编辑？ 随着大型语言模型（LLM）的应用日益广泛，模型中存储的知识错误、过时信息，或更严重的安全风险（如偏见、误导性或危险指令）成为部署中的巨大挑战。传统的解决方案——全量微调（Fine-Tuning）——成本高昂且耗时，并且...

2026-01-08andy阅读(65)评论(0)

在构建AI基础设施，特别是基于Debian的Docker容器或虚拟机时，开发者经常为了提高下载速度而配置国内镜像源，例如阿里云（Aliyun）的镜像。然而，当配置不当时，会遇到以下恼人的错误提示： W: Failed to fetch ht...

2026-01-08andy阅读(136)评论(0)

在AI模型部署和基础设施管理中，我们经常使用Docker容器来标准化运行环境。然而，当容器基于轻量级Linux发行版（如alpine或slim系列）时，如果我们在Python代码中使用了依赖图形化库（如OpenCV, Matplotlib,...

2026-01-08andy阅读(126)评论(0)

随着大模型（LLM）能力的日益增强，LLM插件、工具（Tools）或函数调用（Function Calling）机制已成为扩展模型功能、连接外部世界的关键基础设施。然而，每一次引入第三方插件，都意味着攻击面的扩大。本文将提供一套实操性极强的...

2026-01-08andy阅读(138)评论(0)

作为AI基础设施的关键组成部分，模型部署环境（如Kubernetes集群）的安全性至关重要。一个常见的安全漏洞是权限过度授予，使得攻击者或意外操作者能够访问、修改甚至删除敏感的模型配置或生产Pod。基于角色的权限控制（RBAC）是解决这一问...

2026-01-07andy阅读(106)评论(0)

在AI模型部署和基础设施构建中，NumPy是不可或缺的数学基础库。然而，许多开发者在使用pip安装NumPy时，可能会遇到一个看似棘手但实则常见的错误：AttributeError: module ‘pkgutil’...

2026-01-07andy阅读(133)评论(0)

在AI模型部署中，为了将高性能的C++/CUDA推理引擎（如TensorRT、LibTorch C++ API或自定义优化库）集成到Java应用生态（如Android或Spring Boot服务）中，我们通常需要使用Java Native ...

2026-01-07andy阅读(106)评论(0)

在AI模型部署和高性能计算领域，我们经常需要将Java（例如Android应用或基于JVM的推理服务）的高级逻辑层与底层高度优化的C/C++库（如CUDA内核、ONNX Runtime或自定义加速库）连接起来。Java Native Int...