andy的文章

2026-01-07andy阅读(10)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(11)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(16)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(20)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(18)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(22)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(20)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...

2026-01-04andy阅读(21)评论(0)

在使用Vite进行大型前端项目构建时，尤其是当项目中包含大量依赖、复杂的代码转换或大型静态资源时，开发者可能会遇到Node.js内存溢出（Out of Memory, OOM）的错误。这是因为Node.js V8引擎默认分配给堆内存（Old...

2026-01-04andy阅读(23)评论(0)

在AI基础设施的运维中，数据存储层的稳定性和可迁移性至关重要。MinIO作为高性能的对象存储解决方案，常用于存储训练数据集、模型权重和推理日志。当需要进行硬件升级、集群扩容或主机维护时，我们必须将运行在Docker中的MinIO实例及其所有...

2026-01-04andy阅读(25)评论(0)

在AI基础设施和数据管道维护中，我们经常需要对大型日志表或特征表进行数据清理操作。当尝试使用子查询（Subquery）来确定需要删除的行时，MySQL用户可能会遇到一个经典的错误：“You can’t specify targe...