andy的文章

2025-11-15andy阅读(53)评论(0)

在现代DevSecOps流程中，将静态应用安全测试（SAST）工具集成到自动化流水线中至关重要。Semgrep是一个高性能、易于配置的SAST工具。本文将指导您如何利用Python Flask框架，将Semgrep命令行工具封装成一个可供内...

2025-11-15andy阅读(49)评论(0)

在AI基础设施和模型部署的流程中，代码安全审计是不可或缺的一环。静态分析工具Semgrep因其强大的模式匹配能力和灵活的规则定义，成为保障MLOps代码安全的首选工具之一。然而，对于初次使用者来说，理解Semgrep输出结果中不同的 1se...

2025-11-15andy阅读(42)评论(0)

在AI和深度学习的本地开发环境中，我们经常使用VMware Workstation或Fusion运行Ubuntu虚拟机来训练或测试模型。将宿主机（Host，通常是Windows/macOS）上的数据集或配置文件快速传输到客户机（Guest，...

2025-11-15andy阅读(52)评论(0)

引言：为什么特征一致性是AI部署的关键瓶颈？ 特征平台（Feature Store）是现代机器学习管道的核心组件，它旨在标准化特征的创建、存储和提供。然而，在模型部署过程中，最大的挑战之一是“训练/服务偏差”（Training/Servin...

2025-11-15andy阅读(54)评论(0)

在现代深度学习项目中，数据集和模型检查点往往达到数百GB甚至TB级。传统的Git系统在处理这些大型文件时会变得极其缓慢甚至崩溃。虽然Git LFS（Large File Storage）提供了一个解决方案，但它在处理复杂的ML实验、目录版本...

2025-11-14andy阅读(44)评论(0)

NVIDIA Triton Inference Server是高性能AI模型部署的核心工具。对于初学者和希望快速验证部署环境的工程师来说，理解并运行官方提供的样例模型是至关重要的第一步。本文将指导您如何获取官方模型仓库，并部署运行最基础的 ...

2025-11-14andy阅读(59)评论(0)

在部署大型语言模型（LLM）时，特别是面向公众的服务，内容安全是至关重要的。传统的安全护栏（Guardrail）通常在用户输入端进行检查（Pre-Filter），但这无法应对模型在生成过程中可能出现的幻觉或有害内容（如仇恨言论、恶意指令）。...

2025-11-14andy阅读(56)评论(0)

为什么大模型需要护栏？ 大语言模型（LLMs）的强大能力在商业应用中带来了革命性的变革，但同时也引入了风险：模型幻觉（hallucination）、安全漏洞、恶意提示注入（prompt injection）以及偏离业务逻辑。在生产环境中部署...

2025-11-14andy阅读(61)评论(0)

在深度学习模型训练中，GPU的计算速度远超CPU的数据准备和I/O速度。如果数据加载跟不上GPU的消费速度，就会出现“GPU饥饿”（GPU Starvation），导致GPU资源闲置，浪费了昂贵的计算时间。本文将深入探讨PyTorch中配置...

2025-11-14andy阅读(62)评论(0)

引言：模型服务中的数据传输瓶颈 在高性能AI模型部署的场景中，我们通常将注意力集中在模型本身的推理速度（如使用TensorRT、OpenVINO等优化器）。然而，一个常被忽视的性能杀手是数据输入和输出（I/O）的效率。当处理大批量请求、高维...