andy的文章

2025-12-21andy阅读(70)评论(0)

概述：理解梯度攻击与随机化防御 基于梯度的对抗性攻击（如FGSM、PGD）通过计算输入像素对于模型损失函数的梯度，微调输入数据以最小的扰动诱导模型做出错误判断。这些攻击的有效性高度依赖于模型决策边界的局部平滑性和梯度的确定性。 随机化防御的...

2025-12-20andy阅读(86)评论(0)

关于“TensorFlow的受欢迎程度正在下降吗？”的讨论，反映了AI社区在研究端向PyTorch转移的趋势。然而，对于AI基础设施和模型部署的工程师来说，TensorFlow生态（特别是TensorFlow Serving和TFLite）...

2025-12-20andy阅读(81)评论(0)

谷歌是否会放弃TensorFlow（TF）是一个复杂的生态问题，但对于AI基础设施工程师而言，更实际的挑战是：如何在新模型普遍倾向于使用PyTorch训练的情况下，继续高效利用已经搭建好的TensorFlow Serving（TFS）集群和...

2025-12-20andy阅读(63)评论(0)

许多个人站长在选择国外VPS时，可能会遇到一个奇怪的现象：同一台服务器，使用中国电信（CT）和中国联通（CU）网络访问时速度飞快（俗称“秒开”），但切换到中国移动（CM）网络时，却发现网站加载奇慢无比，甚至完全无法访问。本文将深入分析这一问...

2025-12-20andy阅读(89)评论(0)

如何使用Triton Inference Server结合ONNX实现高性能、高并发的ML模型服务 引言：为什么需要专业的推理服务框架？ 在将机器学习模型从实验阶段推向生产环境时，性能、稳定性和资源利用率是核心挑战。简单地将模型包装在Fla...

2025-12-20andy阅读(83)评论(0)

在AI模型进入生产环境时，模型的部署和管理是至关重要的一环。直接在Web框架中加载TensorFlow模型会带来性能瓶颈、版本控制困难和缺乏监控等问题。TensorFlow Serving (TFS) 是Google专门为部署机器学习模型设...

2025-12-20andy阅读(80)评论(0)

许多人好奇，像ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）底层究竟使用了PyTorch还是TensorFlow？答案是：虽然两者都极其优秀，但在大型生成式AI（尤其是OpenAI/Meta/Hugging Face生态）领域，PyTorch占...

2025-12-20andy阅读(71)评论(0)

对于个人站长来说，CN2 GIA（特别是香港/日本）线路的高昂价格常常让人犹豫。同时，免费或低成本的全球 CDN 服务（如 Cloudflare、又拍云等）似乎解决了大部分的访问速度问题。那么，既然我们已经使用了 CDN，源站是否真的还有必...

2025-12-20andy阅读(85)评论(0)

导语：应对部署环境中的分布偏移挑战 在AI模型部署到生产环境后，最常见的失败模式之一就是“分布偏移”（Distribution Shift）。尽管模型在训练集上表现完美，但在面对真实世界中轻微但系统的输入变化（如传感器噪声、光照变化、数据采...

2025-12-20andy阅读(56)评论(0)

对于个人站长来说，购买境外VPS时常会遇到一个迷惑现象：Ping值看起来不错，但实际访问网站（下载大文件或加载图片）却慢得惊人。这通常是“去程快，回程绕”这种不对称路由（Asymmetric Routing）导致的。 1. 理解去程与回程路...