汤不热吧

2026-01-08andy阅读(127)评论(0)

随着大模型（LLM）能力的日益增强，LLM插件、工具（Tools）或函数调用（Function Calling）机制已成为扩展模型功能、连接外部世界的关键基础设施。然而，每一次引入第三方插件，都意味着攻击面的扩大。本文将提供一套实操性极强的...

2026-01-08andy阅读(139)评论(0)

作为AI基础设施的关键组成部分，模型部署环境（如Kubernetes集群）的安全性至关重要。一个常见的安全漏洞是权限过度授予，使得攻击者或意外操作者能够访问、修改甚至删除敏感的模型配置或生产Pod。基于角色的权限控制（RBAC）是解决这一问...

2026-01-07andy阅读(108)评论(0)

在AI模型部署和基础设施构建中，NumPy是不可或缺的数学基础库。然而，许多开发者在使用pip安装NumPy时，可能会遇到一个看似棘手但实则常见的错误：AttributeError: module ‘pkgutil’...

2026-01-07andy阅读(135)评论(0)

在AI模型部署中，为了将高性能的C++/CUDA推理引擎（如TensorRT、LibTorch C++ API或自定义优化库）集成到Java应用生态（如Android或Spring Boot服务）中，我们通常需要使用Java Native ...

2026-01-07andy阅读(107)评论(0)

在AI模型部署和高性能计算领域，我们经常需要将Java（例如Android应用或基于JVM的推理服务）的高级逻辑层与底层高度优化的C/C++库（如CUDA内核、ONNX Runtime或自定义加速库）连接起来。Java Native Int...

2026-01-07andy阅读(97)评论(0)

引言：AI Agent工具使用的安全挑战 AI Agent的能力主要来源于其使用外部工具（Tools）的能力，这些工具通常是Wrapper了外部API的函数。然而，不受约束的Agent行为可能导致严重的安全问题，包括： 数据泄露或破坏： A...

2026-01-07andy阅读(68)评论(0)

引言：LoRA微调中的数据安全挑战 参数高效微调（PEFT），尤其是低秩适配（LoRA），已成为部署大型语言模型（LLM）的主流技术。LoRA通过训练少量新增的适配器（Adapter）权重，在保持基础模型（Base Model）权重不变的前...

2026-01-06andy阅读(77)评论(0)

引言：为什么传统部署方法无法应对LLM的流量高峰？ 大型语言模型（LLM）的部署面临两大核心挑战：低延迟（用户响应时间）和高吞吐量（每秒处理的总请求数）。传统的推理框架，如基于标准的Hugging Face Transformers，在处理...

2026-01-06andy阅读(70)评论(0)

引言：生产级LLM部署中的安全挑战 在将大型语言模型（LLM）投入生产环境时，模型的性能指标（如准确率、推理速度）固然重要，但模型的安全对齐性（Safety Alignment）往往决定了部署的成败。评估LLM是否会生成有毒内容、是否带有系...

2026-01-05andy阅读(71)评论(0)

怎么解决 mongodump 报错 Connection Handshake 失败导致数据导出中断的问题 在AI基础设施维护和模型部署的生命周期中，数据库备份和迁移是必不可少的环节。MongoDB作为常用的特征存储（Feature Stor...