人工智能和大数据

2026-01-07andy阅读(397)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(245)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...

2026-01-07andy阅读(279)评论(0)

引言：AI Agent工具使用的安全挑战 AI Agent的能力主要来源于其使用外部工具（Tools）的能力，这些工具通常是Wrapper了外部API的函数。然而，不受约束的Agent行为可能导致严重的安全问题，包括： 数据泄露或破坏： A...

2026-01-07andy阅读(206)评论(0)

引言：LoRA微调中的数据安全挑战 参数高效微调（PEFT），尤其是低秩适配（LoRA），已成为部署大型语言模型（LLM）的主流技术。LoRA通过训练少量新增的适配器（Adapter）权重，在保持基础模型（Base Model）权重不变的前...

2026-01-06andy阅读(210)评论(0)

引言：为什么传统部署方法无法应对LLM的流量高峰？ 大型语言模型（LLM）的部署面临两大核心挑战：低延迟（用户响应时间）和高吞吐量（每秒处理的总请求数）。传统的推理框架，如基于标准的Hugging Face Transformers，在处理...

2026-01-06andy阅读(251)评论(0)

引言：生产级LLM部署中的安全挑战 在将大型语言模型（LLM）投入生产环境时，模型的性能指标（如准确率、推理速度）固然重要，但模型的安全对齐性（Safety Alignment）往往决定了部署的成败。评估LLM是否会生成有毒内容、是否带有系...

2026-01-05andy阅读(211)评论(0)

怎么解决 mongodump 报错 Connection Handshake 失败导致数据导出中断的问题 在AI基础设施维护和模型部署的生命周期中，数据库备份和迁移是必不可少的环节。MongoDB作为常用的特征存储（Feature Stor...

2026-01-05andy阅读(219)评论(0)

在构建和维护AI基础设施时，MongoDB经常被用作存储训练日志、模型元数据或特征工程结果的后端数据库。因此，确保数据备份（如使用 mongodump）的可靠性至关重要。当您尝试使用 mongodump 连接到较新的 MongoDB 服务器...

2026-01-05andy阅读(255)评论(0)

在大型语言模型（LLM）日益普及的今天，内容溯源和知识产权保护成为了AI基础设施面临的关键挑战。当模型生成的内容被用于恶意用途（如假信息传播）或未经授权的商业活动时，我们急需一种可靠的技术手段来追踪内容的来源。 数字水印技术，尤其是基于Lo...

2026-01-05andy阅读(184)评论(0)

引言：为什么需要推理阶段的事实核查？ 大型语言模型（LLM）在生成流畅且语义连贯的文本方面表现出色，但其核心缺陷在于缺乏对事实的绝对保证。这种现象被称为“幻觉”（Hallucination）。在企业级应用，尤其是在金融、医疗或新闻摘要等对准...