标签：怎样

2026-02-08andy阅读(472)评论(0)

在现代 MLOps 实践中，模型资产的合规性和可解释性变得越来越重要。无论是为了满足内部审计要求还是遵循外部监管法规（如欧盟的《人工智能法案》），为每个模型版本提供一份详尽的合规文档（通常称为 Model Card）是必不可少的。然而，手动...

2026-02-07andy阅读(283)评论(0)

在自然语言处理（NLP）或处理其他序列数据时，我们经常遇到批量数据中序列长度不一致的情况（例如句子长短不一）。传统的做法是使用零值（padding）将所有序列填充到批次中的最大长度。这不仅浪费了内存，也导致模型在推理或训练时对这些零值进行不...

2026-02-07andy阅读(323)评论(0)

金融风控模型的部署受到严格的监管约束，尤其是在模型透明度和可解释性方面（例如，美国联邦储备委员会的SR 11-7指南，以及欧盟的GDPR等）。在实际生产环境中，核心挑战在于如何将模型解释性（XAI）从实验阶段过渡到可重复、可审计的报告流程中...

2026-02-07andy阅读(369)评论(0)

在现代搜索系统中，用户往往需要同时考虑关键词匹配（全文搜索）和语义相似性（向量搜索）。单独使用 Elasticsearch（ES）进行全文搜索，或单独使用 Faiss 进行向量搜索，都无法满足所有需求。本文将介绍一种高效、实操性强的混合检索...

2026-02-07andy阅读(312)评论(0)

如何理解 JVM 中的指针压缩技术：为什么堆内存超过 32G 会性能下降 在高性能 Java 应用的部署中，配置 JVM 堆内存大小（Heap Size）是一个核心环节。开发者常常会听到一个经验法则：如果使用 64 位 JVM，最好不要让堆...

2026-02-06andy阅读(516)评论(0)

在处理AI/ML训练、高性能计算（HPC）等场景时，我们经常需要确保特定的工作负载只能运行在具备特定硬件（如GPU、高性能SSD或特殊网络接口）的机器上。Kubernetes的节点亲和性（Node Affinity）就是解决这一问题的核心机...

2026-02-06andy阅读(295)评论(0)

AI模型的部署绝非简单地将一个.pkl或.onnx文件扔到服务器上。在将模型投入生产环境（尤其是涉及高风险或高流量的场景）之前，进行严格的审计是确保可靠性、合规性和性能的关键步骤。本文将详细介绍如何构建一个实用的AI模型审计清单，并提供实操...

2026-02-06andy阅读(481)评论(0)

在工业级AI项目中，数据I/O效率往往是训练速度的瓶颈。标准的CSV或Parquet文件在处理大规模、异构数据（如包含大量稀疏特征、图像或高维向量）时，性能往往不佳。TensorFlow的官方数据格式TFRecord，结合其核心协议tf.t...

2026-02-05andy阅读(291)评论(0)

简介：集群倾斜与 Shard 数量的关系 Elasticsearch 集群倾斜（Cluster Skew）是指集群中的数据分片（Shard）在数据节点上分布不均匀，导致部分节点负载过高，而其他节点资源闲置。这不仅浪费了硬件资源，还会影响查询...

2026-02-05andy阅读(309)评论(0)

在复杂的AI系统部署环境中，当模型性能下降、数据漂移或服务中断时，一个常见的问题是：谁应该立即介入并负最终责任（Accountability）？问责制不应停留在组织架构图上，而必须通过技术工具和流程落实到具体的故障响应机制中。 本文将聚焦如...