人工智能和大数据

2025-11-16andy阅读(200)评论(0)

在现代AI训练工作流中，数据通常存储在对象存储服务（如AWS S3、阿里云OSS）中。然而，由于模型规模和数据集大小的爆炸式增长，存储I/O往往成为训练过程中的首要瓶颈，尤其是在涉及数百万个小文件（例如图像、文本片段）的情况下。对象存储的高...

2025-11-16andy阅读(165)评论(0)

在AI模型部署和基础设施管理中，高可用性（HA）存储至关重要。这不仅包括存储模型二进制文件，更重要的是存储关键的元数据，如模型版本控制、A/B测试配置、推理请求日志以及分布式训练的检查点（Checkpoints）。如果存储层发生故障，整个服...

2025-11-15andy阅读(228)评论(0)

在现代DevSecOps流程中，将静态应用安全测试（SAST）工具集成到自动化流水线中至关重要。Semgrep是一个高性能、易于配置的SAST工具。本文将指导您如何利用Python Flask框架，将Semgrep命令行工具封装成一个可供内...

2025-11-15andy阅读(234)评论(0)

在AI基础设施和模型部署的流程中，代码安全审计是不可或缺的一环。静态分析工具Semgrep因其强大的模式匹配能力和灵活的规则定义，成为保障MLOps代码安全的首选工具之一。然而，对于初次使用者来说，理解Semgrep输出结果中不同的seve...

2025-11-15andy阅读(202)评论(0)

在AI和深度学习的本地开发环境中，我们经常使用VMware Workstation或Fusion运行Ubuntu虚拟机来训练或测试模型。将宿主机（Host，通常是Windows/macOS）上的数据集或配置文件快速传输到客户机（Guest，...

2025-11-15andy阅读(248)评论(0)

引言：为什么特征一致性是AI部署的关键瓶颈？ 特征平台（Feature Store）是现代机器学习管道的核心组件，它旨在标准化特征的创建、存储和提供。然而，在模型部署过程中，最大的挑战之一是“训练/服务偏差”（Training/Servin...

2025-11-15andy阅读(208)评论(0)

在现代深度学习项目中，数据集和模型检查点往往达到数百GB甚至TB级。传统的Git系统在处理这些大型文件时会变得极其缓慢甚至崩溃。虽然Git LFS（Large File Storage）提供了一个解决方案，但它在处理复杂的ML实验、目录版本...

2025-11-14andy阅读(194)评论(0)

NVIDIA Triton Inference Server是高性能AI模型部署的核心工具。对于初学者和希望快速验证部署环境的工程师来说，理解并运行官方提供的样例模型是至关重要的第一步。本文将指导您如何获取官方模型仓库，并部署运行最基础的i...

2025-11-14andy阅读(284)评论(0)

在部署大型语言模型（LLM）时，特别是面向公众的服务，内容安全是至关重要的。传统的安全护栏（Guardrail）通常在用户输入端进行检查（Pre-Filter），但这无法应对模型在生成过程中可能出现的幻觉或有害内容（如仇恨言论、恶意指令）。...

2025-11-14andy阅读(231)评论(0)

为什么大模型需要护栏？ 大语言模型（LLMs）的强大能力在商业应用中带来了革命性的变革，但同时也引入了风险：模型幻觉（hallucination）、安全漏洞、恶意提示注入（prompt injection）以及偏离业务逻辑。在生产环境中部署...