汤不热吧

2025-12-03andy阅读(25)评论(0)

在传统的软件开发（DevOps）领域，将安全（SecOps）左移（Shift Left）已是行业标准。然而，MLOps管道引入了独特的新挑战：数据隐私、模型投毒（Poisoning）、依赖性膨胀以及训练环境的瞬态漏洞。要建立一个真正健壮的M...

2025-12-02andy阅读(20)评论(0)

在构建现代AI基础设施时，我们经常需要利用成熟的数据库连接工具（如MongoDB）来处理特征存储或元数据管理。当使用基于Java的工具链（如某些BI工具、Spark连接器或自定义数据湖服务）连接MongoDB时，可能会遇到如下兼容性错误： ...

2025-12-02andy阅读(23)评论(0)

在复杂的Android项目中，尤其是在处理大量的依赖库和跨版本兼容性问题时，开发者经常会遇到一些看似随机但极难排查的构建错误。其中一个臭名昭著的错误是： 12Caused by: com.android.builder.dexing.Dex...

2025-12-02andy阅读(23)评论(0)

简介：为什么传统威胁模型在AI领域失效？ 随着AI模型大规模投入生产环境，针对AI基础设施的攻击面急剧扩大。传统的威胁建模方法，例如STRIDE（Spoofing, Tampering, Repudiation, Information D...

2025-12-02andy阅读(31)评论(0)

引言：AIGC训练中的“内存墙”挑战 Stable Diffusion（SD）这类大型生成模型，尤其是在高分辨率图像（例如512×512或更高）上进行微调或预训练时，对GPU显存（VRAM）的需求极其苛刻。对于拥有80GB显存的N...

2025-12-01andy阅读(26)评论(0)

在进行AI模型边缘侧部署（如使用TensorFlow Lite或PyTorch Mobile）时，我们通常需要使用最新的Android Gradle Plugin (AGP) 版本来确保依赖兼容性和构建效率。当项目升级到AGP 7.0及以上...

2025-12-01andy阅读(28)评论(0)

作为AI基础设施的资深架构师，我们在构建高并发、低延迟的推理服务时，经常采用Spring WebFlux或原生Reactor来提升吞吐量。理解Reactive Stream的生命周期钩子（Hooks）对于精确控制副作用、高效日志记录和资源清...

2025-12-01andy阅读(31)评论(0)

在移动端AI模型部署中，我们经常需要依赖Native Development Kit (NDK) 来编译高性能的C++推理引擎、自定义TFLite算子或使用JNI接口优化模型加载速度。然而，NDK环境的配置稍有不慎，就会导致臭名昭著的构建失...

2025-12-01andy阅读(24)评论(0)

对于许多AI应用场景，例如定时报告分析、夜间批处理或用户量波动巨大的内部工具，模型的流量往往呈现出低频且突发性的特点。如果为此类任务部署传统的常驻GPU服务，将导致高昂的闲置成本。Serverless架构，尤其是AWS Lambda，正是解...

2025-12-01andy阅读(26)评论(0)

在现代AI模型部署架构中，一个完整的推理链路往往涉及多个微服务，例如数据预处理服务、特征工程服务、以及最终的模型推理服务。传统上，服务间通信依赖于RESTful API (基于HTTP 1.1)，但这种方式在大数据量、高频率的推理请求场景下...