如何为边缘部署的AI模型实现加密存储和验证启动?
在边缘计算环境中,AI模型的知识产权保护和防篡改是至关重要的。模型文件通常包含大量的专有算法和训练数据信息,一旦泄露或被恶意修改,将造成巨大的经济损失。本文将详细介绍如何结合文件加密和完整性验证,实现模型在边缘设备上的安全存储和验证加载(V...
在边缘计算环境中,AI模型的知识产权保护和防篡改是至关重要的。模型文件通常包含大量的专有算法和训练数据信息,一旦泄露或被恶意修改,将造成巨大的经济损失。本文将详细介绍如何结合文件加密和完整性验证,实现模型在边缘设备上的安全存储和验证加载(V...
引言:为什么传统格式在云原生时代不再适用? 在现代AI和科学计算领域,数据集的规模正在爆炸式增长,尤其是在遥感、医学影像、气候模拟和高维传感器数据等场景中,PB级数据已是常态。传统的HDF5或NetCDF文件格式虽然能够存储多维数组,但它们...
在现代AI训练工作流中,数据通常存储在对象存储服务(如AWS S3、阿里云OSS)中。然而,由于模型规模和数据集大小的爆炸式增长,存储I/O往往成为训练过程中的首要瓶颈,尤其是在涉及数百万个小文件(例如图像、文本片段)的情况下。对象存储的高...
在AI模型部署和基础设施管理中,高可用性(HA)存储至关重要。这不仅包括存储模型二进制文件,更重要的是存储关键的元数据,如模型版本控制、A/B测试配置、推理请求日志以及分布式训练的检查点(Checkpoints)。如果存储层发生故障,整个服...
在现代深度学习项目中,数据集和模型检查点往往达到数百GB甚至TB级。传统的Git系统在处理这些大型文件时会变得极其缓慢甚至崩溃。虽然Git LFS(Large File Storage)提供了一个解决方案,但它在处理复杂的ML实验、目录版本...
在现代AI训练中,数据访问速度往往成为GPU利用率的瓶颈,尤其是在处理TB甚至PB级数据集时。传统的HDD存储或低速网络存储无法满足大规模模型(如LLMs或高分辨率CV模型)对高吞吐量和低延迟I/O的需求。基于NVMe All-Flash阵...