andy的文章

2026-04-07andy阅读(271)评论(0)

如何将AI模型公平性评估量化为具体的业务风险成本 在AI基础设施建设中，模型上线前的评估通常集中在准确率、召回率等性能指标。然而，随着全球监管趋严（如欧盟《人工智能法案》），公平性评估已成为模型部署的必经环节。对于业务方而言，单纯的公平性统...

2026-04-07andy阅读(323)评论(0)

如何通过FSDP与异步分布式快照应对万卡集群的扩展性挑战 随着大模型参数量向万亿级迈进，AI Infra 的重心已从单机性能优化转向\”万卡集群\”的系统级工程。在万卡规模下，AI 基础设施面临两个致命挑战：节点平均...

2026-04-06andy阅读(328)评论(0)

1. 为什么关注端侧推理优化？ 在AI自学过程中，我发现虽然云端算力强大，但端侧（如手机、笔记本、嵌入式设备）的本地推理才是降低延迟、保护隐私、减少成本的关键。今天分享一个顶级开源资源：MLC LLM (Machine Learning C...

2026-04-06andy阅读(292)评论(0)

如何通过统一安全网关解决开源与闭源LLM部署中的工程化安全差异 在企业级 AI 基础设施建设中，模型部署面临着\”开源(Self-hosted)\”与\”闭源(SaaS API)\”并存的异构...

2026-04-06andy阅读(259)评论(0)

随着全球AI安全立法（如欧盟《AI法案》）的落地，软件开发流程正从“快鱼吃慢鱼”转向“安全即设计”（Safety by Design）。在AI基础设施层面，这意味着工程师的职责从单纯的性能优化，扩展到了模型脆弱性评估和实时合规监控。本文将重...

2026-04-05andy阅读(327)评论(0)

零成本学AI：GitHub最火模型量化实战教程，省钱又高效 作为一名正在自学AI的技术博主，我发现很多小伙伴在尝试本地部署大模型时，都会卡在“显存不足”这一步。今天，我要向大家强烈推荐一个彻底解决这个问题的免费开源资源——Quantizat...

2026-04-05andy阅读(310)评论(0)

引言 在现代 AI 基础设施中，随着模型参数量的剧增和分布式部署的普及，底层硬件（如 GPU、RDMA 网络）的稳定性变得至关重要。然而，驱动崩溃、ECC 内存错误或网络抖动在生产环境中屡见不鲜。混沌工程（Chaos Engineering...

2026-04-05andy阅读(269)评论(0)

如何将大模型 Adapter 微调无缝集成至 CI/CD 流水线？ 在生成式 AI (AIGC) 时代，大语言模型 (LLM) 的全量微调成本极高且迭代缓慢。通过 Adapter（如 LoRA、Prefix Tuning）进行参数高效微调 ...

2026-04-04andy阅读(246)评论(0)

如何解决生产环境黑盒风险：在 MLOps 中集成模型可解释性的持续监控与告警 在 AI 基础设施的运维中，仅仅监控模型的准确率（Accuracy）和延迟（Latency）是远远不够的。当发生特征漂移（Feature Drift）时，模型可能...

2026-04-03andy阅读(272)评论(0)

为什么选择 Ollama？ 在 AI 浪潮中，很多顶级大模型都依赖云端 API，这不仅产生费用，还有隐私泄露的风险。Ollama 是一款极其出色的开源工具，它让在本地（macOS、Windows、Linux）运行大型语言模型（LLM）变得像...