标签：更新

2026-03-04andy阅读(48)评论(0)

如何构建安全可靠的边缘模型OTA更新系统 在边缘计算场景中，模型部署并非一劳永逸。随着数据的演进，模型需要频繁迭代。然而，边缘设备通常面临网络带宽波动、电力供应不稳以及物理安全威胁。如何利用OTA（Over-The-Air）技术安全、可靠地...

2026-02-15andy阅读(72)评论(0)

移动端AI应用面临一个常见的挑战：模型迭代速度远快于App发版周期。每次微小的模型优化都需要用户下载新的App包，这极大降低了模型部署的效率和灵活性。本文将详细介绍如何在Android和iOS设备上，通过模型热更新机制，实现在不重新发布Ap...

2026-02-10andy阅读(106)评论(0)

TensorFlow Serving (TFS) 是生产环境中部署模型的标准工具。在AI应用迭代速度极快的今天，如何在不中断服务的情况下更新模型（模型热更新，或零停机切换）成为了关键挑战。TFS通过其内置的模型版本管理机制，完美地解决了这个...

2026-02-08andy阅读(81)评论(0)

Kubernetes集群的证书默认通常具有一年的有效期（通过kubeadm创建的集群）。一旦这些证书过期，集群的核心组件，尤其是API Server，将无法正常通信，导致集群处于不可用状态（例如，kubectl无法连接、节点变为NotRea...

2026-02-08andy阅读(92)评论(0)

在推荐系统、自然语言处理等领域，Embedding（词向量）层往往是模型中最大的组成部分。当词汇量达到千万甚至亿级别时，Embedding表的大小会轻易超出单个GPU甚至单个服务器的内存限制，并且参数更新会变得高度稀疏和低效。TensorF...

2026-02-05andy阅读(76)评论(0)

在构建任何生产级别的向量搜索系统时，数据的持久化和高效的增量更新是核心挑战。Faiss 作为一个高性能的向量库，提供了极其简单但强大的机制来处理这两个问题。本文将详细讲解如何利用 faiss.write_index 和 faiss.read...

2026-01-31andy阅读(104)评论(0)

在现代DevOps实践中，应用的零停机部署（Zero-Downtime Deployment）是衡量部署流程成熟度的关键指标。Kubernetes（K8s）的Deployment资源提供了强大的内置机制，用于管理应用的滚动更新（Rollin...

2025-12-15andy阅读(150)评论(0)

在联邦学习（FL）的去中心化架构中，客户端是不可信的。恶意参与者（也称为拜占庭客户端，Byzantine Clients）可能会故意发送错误或毒化的模型更新（Data Poisoning或Model Poisoning），从而导致全局模型崩...