标签：模型

2026-01-27andy阅读(43)评论(0)

在AI模型部署实践中，我们常常依赖总体准确率（Overall Accuracy）作为衡量模型性能的主要指标。然而，对于数据分布极度不均衡的场景，特别是针对少数或数据匮乏的群体（如特定的语言使用者、罕见疾病患者或特定的地理区域用户），高企的总...

2026-01-27andy阅读(57)评论(0)

在AI模型部署到实际环境之前，确保其公平性是AI基础设施工程师面临的关键挑战。模型常常会无意中吸收训练数据中固有的社会偏差（例如，基于性别或种族的偏见），导致对特定群体产生系统性的不利影响。对抗性去偏见（Adversarial Debias...

2026-01-26andy阅读(69)评论(0)

在构建和部署AI模型的过程中，评估模型的性能（如准确率、召回率）是标准流程。然而，模型在不同人群子集（如基于性别、种族、年龄）上的表现可能存在显著差异，这便是“公平性偏差”。Fairlearn是一个强大的开源工具包，专门用于评估和缓解机器学...

2026-01-25andy阅读(51)评论(0)

在AI基础设施（AI Infra）的实践中，部署来自第三方供应商的模型和服务是一项日益普遍但风险重重的任务。这些“黑箱”模型可能隐藏着供应链攻击、未授权的训练数据使用，或是不符合性能要求的问题。制定合规要求不仅仅是法律部门的职责，更是AI基...

2026-01-25andy阅读(41)评论(0)

在AI模型从研发到生产部署的过程中，伦理和合规不再是事后考虑项，而是必须嵌入到MLOps生命周期中的关键环节。一个高效的AI伦理委员会（AEC）是企业管理模型风险、维护品牌信任和遵守新兴法规（如欧盟的AI Act）的核心机制。 1. 明确委...

2026-01-23andy阅读(49)评论(0)

在AI模型部署进入生产环境时，模型的透明度、可解释性以及合规性变得越来越重要。Model Card（模型卡）作为一种标准化的文档，提供了关于模型性能、预期用途、限制、训练数据和伦理考量等关键信息，是实现负责任AI（Responsible A...

2026-01-21andy阅读(56)评论(0)

欧盟AI法案（EU AI Act）的通过，标志着AI模型部署正式进入强监管时代。对于AI基础设施和模型部署工程师而言，这不再仅仅是法律部门的问题，而是如何将合规性要求转化为可操作的MLOps流程的技术挑战。 本文将聚焦于如何将模型的风险分类...

2026-01-20andy阅读(53)评论(0)

对于个人站长或技术爱好者来说，在VPS或虚拟机上部署机器学习模型是实现高阶应用的关键一步。TensorFlow的SavedModel格式是官方推荐的模型导出和部署标准，适用于TensorFlow Serving、TFLite甚至直接加载到P...

2026-01-18andy阅读(61)评论(0)

在部署文生图（Text-to-Image）模型，尤其是大规模扩散模型（如Stable Diffusion）时，我们经常遇到一个挑战：用户试图通过文本指令（Prompt）禁止某些内容出现，但模型似乎“忽视”了这些约束，生成了与负面指令相冲突的...

2026-01-14andy阅读(81)评论(0)

随着LLM在各个行业的广泛应用，确保模型输出内容的真实性（Provenance）和完整性（Integrity）变得至关重要。用户必须能够验证接收到的文本确实是由声称的模型服务生成的，且内容未被篡改。本文将深入探讨如何结合AI基础设施和标准数...