汤不热吧

2026-01-10andy阅读(79)评论(0)

许多公有云或VPS服务商默认只提供Linux发行版模板，或限制了Windows系统的安装（通常是因为版权或KVM/Xen配置限制）。然而，对于有特殊需求的站长来说，通过强大的Linux dd 命令进行磁盘映像写入（DD安装）是绕过这些限制，...

2026-01-10andy阅读(73)评论(0)

对于个人站长和开发者来说，在VPS或云虚拟机上部署机器学习模型服务是一个常见的需求。虽然PyTorch在训练上灵活强大，但TensorFlow Serving（TFS）在生产环境中的稳定性和批处理能力往往更胜一筹。本文将指导您如何通过ONN...

2026-01-10andy阅读(64)评论(0)

如何快速开始在Java中使用DJL（Deep Java Library）进行深度学习 作为个人站长或技术爱好者，如果你希望在你的公有云虚拟机或VPS上利用Java生态系统进行深度学习模型的部署或开发，Deep Java Library (D...

2026-01-10andy阅读(61)评论(0)

前言 随着深度学习近些年的发展，在cv领域图像搜索的表现也越来越好，拍照购物的功能渐渐成为了主流电商的标配。其整个过程牵扯较多技术方向，本文将从一个较为全面的角度为大家介绍，作为后端开发我会略微偏向描述工程方面的问题，同时为便于理解和串联上...

2026-01-10andy阅读(64)评论(0)

随着大语言模型（LLM）在生产环境中的广泛应用，保护这些高价值、高消耗的API端点成为了AI基础设施团队的首要任务。一个未受保护的LLM API不仅可能导致高昂的运行成本，更面临数据泄露和恶意Prompt Injection的风险。 本篇文...

2026-01-10andy阅读(62)评论(0)

导语：LLM SecOps的挑战与解决方案 随着大型语言模型（LLM）被广泛集成到生产环境中，针对它们的攻击面也急剧增加，例如Prompt Injection（提示注入）、数据泄露和不安全的输出生成等。传统的DevSecOps工具链在面对L...

2026-01-09andy阅读(129)评论(0)

概述：LLM API安全面临的挑战 大型语言模型（LLM）API的开放带来了极大的便利性，但也引入了新的安全挑战。恶意用户可能会尝试通过以下方式滥用服务： 资源耗尽攻击 (DDoS/Draining): 快速消耗昂贵的计算资源（Tokens...

2026-01-09andy阅读(132)评论(0)

为什么需要模型编辑？ 随着大型语言模型（LLM）的应用日益广泛，模型中存储的知识错误、过时信息，或更严重的安全风险（如偏见、误导性或危险指令）成为部署中的巨大挑战。传统的解决方案——全量微调（Fine-Tuning）——成本高昂且耗时，并且...

2026-01-08andy阅读(66)评论(0)

在构建AI基础设施，特别是基于Debian的Docker容器或虚拟机时，开发者经常为了提高下载速度而配置国内镜像源，例如阿里云（Aliyun）的镜像。然而，当配置不当时，会遇到以下恼人的错误提示： W: Failed to fetch ht...

2026-01-08andy阅读(139)评论(0)

在AI模型部署和基础设施管理中，我们经常使用Docker容器来标准化运行环境。然而，当容器基于轻量级Linux发行版（如alpine或slim系列）时，如果我们在Python代码中使用了依赖图形化库（如OpenCV, Matplotlib,...