标签：如何

2026-02-02andy阅读(343)评论(0)

在将 PyTorch 模型部署到资源受限的移动设备（如 Android/iOS）或嵌入式系统时，性能优化是至关重要的环节。PyTorch 提供了 TorchScript 机制，允许将模型序列化并在非 Python 环境中运行。而 torch...

2026-02-02andy阅读(480)评论(0)

在现代 Python 编程中，尤其是使用 asyncio 进行高并发开发时，管理状态和上下文是一个常见挑战。如果你习惯使用全局变量来存储请求相关的信息（例如，请求 ID、用户会话数据），在异步环境中会立即遇到问题：当事件循环在不同任务之间切...

2026-02-01andy阅读(498)评论(0)

在 Kubernetes (K8s) 集群的运维中，日志采集是至关重要的一环。我们通常需要确保集群中的每一个工作节点都运行一个日志采集代理（例如 Fluentd, Filebeat 或 Logstash shipper），以实时收集并转发宿...

2026-02-01andy阅读(503)评论(0)

在AI模型部署实践中，仅仅知道模型做出了什么预测是不够的，我们更需要知道“为什么”。反事实解释（Counterfactual Explanations, CFEs）提供了一种强大的、可操作性的可解释性方法：它回答了“如果我的输入稍微改变，模...

2026-02-01andy阅读(306)评论(0)

如何使用特征扰动法为黑箱LLM生成高可信度的可解释性报告 随着GPT-4、Claude等大型语言模型成为主流，它们在生产环境中的应用日益广泛。然而，这些模型通常作为黑箱（Black-Box）服务通过API提供，我们无法访问其权重或梯度，这使...

2026-01-31andy阅读(333)评论(0)

在构建大规模深度学习模型训练系统时，参数服务器（Parameter Server, PS）架构是一种常见的解决方案。它将模型参数的存储和更新集中在专用的PS节点上，而Worker节点（训练器）只负责计算梯度并发送给PS。PyTorch 提供...

2026-01-31andy阅读(562)评论(0)

在金融、医疗或招聘等高度监管的行业中，仅仅依靠高精度的AI模型是不够的。当模型做出关键决策（如拒绝贷款或诊断疾病）时，必须能够向用户或监管机构提供清晰、公正且可追溯的解释。这就是可解释人工智能（XAI）的核心价值。 SHAP（SHapley...

2026-01-30andy阅读(300)评论(0)

作为处理大规模日志或时序数据的核心技术，Elasticsearch集群的存储成本和查询性能是需要持续优化的矛盾点。分层存储架构（Hot-Warm-Cold/Frozen）是解决这一问题的标准方案，它允许我们将最新、访问频率高的数据存储在高性...

2026-01-30andy阅读(315)评论(0)

在高风险应用场景，如信贷审批、招聘决策或司法判决中，AI模型的偏见（Bias）可能导致严重的社会不公和法律风险。因此，将公平性审计（Fairness Auditing）嵌入到模型部署和监控流程中，不再是一个“可选项”，而是一个基础设施的“必...