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如何解决{“level”:”fatal”,”ts”:”2025-12-09T03:58:10.489Z”,”caller”:”etcdmain/etcd.go:204″,”msg”:”discovery failed”,”error”:”wal: max entry size limit exceeded, recBytes: 644, fileSize(64000000) – offset(63999576) – padBytes(4) = entryLimit(420)”,”stacktrace”:”go.etcd.io/etcd/server/v3/etcdmain.startEtcdOrProxyV2\n\tgo.etcd.io/etcd/server/v3/etcdmain/etcd.go:204\ngo.etcd.io/etcd/server/v3/etcdmain.Main\n\tgo.etcd.io/etcd/server/v3/etcdmain/main.go:40\nmain.main\n\tgo.etcd.io/etcd/server/v3/main.go:32\nruntime.main\n\truntime/proc.go:225″}

2025-12-09andy阅读(28)评论(0)

在AI基础设施，尤其是基于Kubernetes的集群中，etcd作为核心数据库扮演着至关重要的角色。etcd使用预写日志（Write-Ahead Log, WAL）来确保数据的持久性和一致性。当etcd尝试写入一个WAL条目时，如果该条目的...

2025-12-09andy阅读(35)评论(0)

在AI基础设施的部署和管理中，我们经常依赖GitOps工具（如Rancher中的Fleet或集成的ArgoCD）来确保模型配置、KServe部署清单等与代码仓库保持同步。然而，当同步过程被中断时，我们可能会在日志中遇到一个常见的Git错误：...

2025-12-09andy阅读(36)评论(0)

深入理解AI防御：如何使用FGSM生成对抗性补丁随着AI模型，特别是计算机视觉模型（如YOLO、Mask R-CNN）在自动驾驶和监控系统中的广泛应用，评估它们的鲁棒性变得至关重要。对抗性攻击（Adversarial Attacks）揭示...

2025-12-09andy阅读(42)评论(0)

在AI模型的生命周期中，数据投毒（Data Poisoning）是一种严重的供应链安全威胁。攻击者通过向训练集中植入携带“后门”触发器（Trigger）的恶意样本，使得模型在部署后对常规输入表现正常，但一旦输入中包含特定触发器，模型就会做出...

2025-12-08andy阅读(50)评论(0)

引言：编译器，AI部署的幕后英雄在现代AI基础设施中，模型部署的速度和效率往往取决于底层的C++/CUDA代码优化。无论是使用PyTorch的TorchScript，TensorFlow的XLA，还是独立的推理引擎如ONNX Runtim...

2025-12-08andy阅读(39)评论(0)

如何解决 Windows 上 nvcc fatal: Cannot find compiler ‘cl.exe’ in PATH 的问题在使用 NVIDIA CUDA 工具链进行模型部署或编译自定义 PyTorch...

2025-12-08andy阅读(32)评论(0)

作为AI基础设施工程师，我们经常需要在命令行中处理敏感数据，例如模型仓库的API密钥、私有云存储的凭证，或是特定的部署路径。一旦这些敏感信息意外地被记录到Shell历史文件（如~/.bash_history或~/.zsh_history）中...

2025-12-08andy阅读(44)评论(0)

1. 引言：黑盒攻击中的查询悖论在模型部署（Model Deployment）环境中，我们通常只能通过API接口访问目标模型，即“黑盒”场景。对抗性攻击（Adversarial Attacks）在这种场景下最具挑战性，因为攻击者无法访问模...

2025-12-08andy阅读(34)评论(0)

引言：为什么需要C&W攻击？在AI模型部署中，模型的鲁棒性是核心挑战之一。常见的快速攻击方法如FGSM（Fast Gradient Sign Method）和其迭代版本PGD（Projected Gradient Descent）...

2025-12-07andy阅读(38)评论(0)

深入理解与实践：使用Foolbox生成L-inf PGD对抗样本在AI模型部署到生产环境时，模型的鲁棒性（Robustness）是与准确性同等重要的指标。对抗样本（Adversarial Examples）揭示了深度学习模型的脆弱性。其中...