milvus默认的9091和19530两个端口分别的作用是什么
在构建现代AI应用,尤其是涉及海量非结构化数据检索(如RAG系统)时,向量数据库Milvus是核心组件。作为一名AI基础设施工程师,深入理解Milvus的网络架构,特别是其默认暴露的关键端口,对于部署、监控和故障排查至关重要。Milvus默...
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在进行AI模型训练和部署时,我们往往需要安装大量的Python包。然而,默认的PyPI(Python Package Index)官方源在大陆访问速度较慢,甚至可能因网络波动导致安装失败。本文将详细指导您如何在Windows 11系统上,通...
在将TensorFlow Lite(TFLite)或PyTorch Mobile等AI模型部署到Android移动设备时,编译阶段是至关重要的一步。当我们的CI/CD流程或本地构建遇到 AAPT: error: elements requi...
在AI模型部署到生产环境之前,模型安全审计是至关重要的环节。后门攻击(Backdoor Attack)是一种隐蔽性极强的威胁,它使得模型在遇到特定微小触发器(Trigger)时,会产生预期的恶意输出,而在正常输入下表现如常。对于AI基础设施...
模型窃取(Model Stealing)是一种严重的知识产权威胁,攻击者通过反复查询目标模型的API接口,收集输入-输出对,然后利用这些数据训练一个功能相似的“窃取模型”。这种黑盒提取(Black-Box Extraction)方法,特别是...
在构建大型AI基础设施,尤其是基于JVM(如Kotlin/Ktor/Spring Boot)的推理服务或Android端Edge部署时,依赖冲突是影响系统稳定性的常见陷阱。其中一个常见且棘手的问题是Kotlin标准库的重复类错误,具体表现为...
在AI基础设施和数据服务后端架构中,MyBatis因其灵活的SQL映射能力被广泛使用。然而,Invalid bound statement (not found) 却是初学者甚至经验丰富的开发者都会遇到的“拦路虎”。这个异常的核心含义是:M...
在构建和部署AI基础设施时,我们经常依赖预构建的容器镜像,尤其是像RabbitMQ这类用于异步任务调度和消息队列的关键组件。当遇到 Error response from daemon: manifest for bitnami/rabbi...
如何使用零宽度字符(ZWC)为LLM训练文本数据添加不可见水印追踪意外泄露 在构建大型语言模型(LLM)或其他生成式AI模型时,训练数据的安全性和知识产权保护至关重要。如果专有的数据集不幸发生泄露,追踪泄露源是进行危机处理和法律追责的第一步...
在传统的软件开发(DevOps)领域,将安全(SecOps)左移(Shift Left)已是行业标准。然而,MLOps管道引入了独特的新挑战:数据隐私、模型投毒(Poisoning)、依赖性膨胀以及训练环境的瞬态漏洞。要建立一个真正健壮的M...