怎样在AI推理服务中集成解释性计算,确保低延迟?
导言:XAI与低延迟的冲突 随着AI模型在关键业务中的广泛应用,模型的可解释性(eXplainable AI, XAI)已成为部署的必备条件。然而,传统的后验解释性方法,如LIME(Local Interpretable Model-agn...
导言:XAI与低延迟的冲突 随着AI模型在关键业务中的广泛应用,模型的可解释性(eXplainable AI, XAI)已成为部署的必备条件。然而,传统的后验解释性方法,如LIME(Local Interpretable Model-agn...
在复杂的AI模型部署环境中,将大语言模型(LLM)的安全防护层(Guardrails)与模型推理服务解耦,部署为一个独立的微服务是最佳实践。这种架构允许集中管理安全策略、提高策略更新速度,并确保核心模型服务不受安全逻辑复杂性的影响。 本文将...