汤不热吧
更换 Embedding 模型后，是否有免重导数据的索引映射或近似检索转换方案？
痛点：更换Embedding模型与海量数据重索引 在AI基础设施中，向量数据库（Vector Database）是RAG（Retrieval-Augmented Generation）和语义搜索的核心。随着新模型（如BGE、GTE或定制模型...
标签：模型
怎样建立AI模型漏洞报告与响应机制（Vulnerability Disclosure）？
随着AI模型在关键业务中的应用日益广泛，模型自身的安全和鲁棒性成为AI基础设施团队关注的焦点。传统的软件漏洞报告机制（Vulnerability Disclosure/VDR）需要被扩展，以适应AI独有的风险，例如对抗性攻击、数据泄漏或意外...
怎样构建一个AI模型的安全配置基线（Security Baseline）？
AI模型的部署往往涉及复杂的环境，从训练平台到生产推理服务。确保这些模型及其运行环境具备高标准的安全性（即安全配置基线，Security Baseline）是DevSecOps的关键一环。一个稳固的基线能够有效抵御供应链攻击、权限提升和敏感...
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...
如何针对GANs等生成模型发起数据提取或模式崩溃攻击？
AI生成模型，特别是生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），在部署为服务时面临独特的安全挑战。由于这些模型内部可能存在对训练数据点的过度拟合（Memorization），攻击者可以利用模型输出来进行数据提取（Data Extra...
哪里可以免费托管机器学习模型？
在AI模型开发过程中，原型验证和向潜在用户或合作者展示模型成果至关重要。然而，专业的模型部署服务往往涉及高昂的云资源费用。对于预算有限的个人开发者或演示项目，寻找免费且功能强大的托管方案是首要任务。 本文将聚焦于Hugging Face S...
机器学习中的10倍法则是什么？
深入理解机器学习的“10倍法则”与部署优化 在机器学习工程领域，有一个广为人知的“10倍法则”（The 10x Rule）：即如果训练一个模型需要X的工程时间，那么将其投入到健壮、可扩展的生产环境中，通常需要10X的时间和精力。这个10倍的...
什么是TensorFlow serving？
TensorFlow Serving (TFS) 是Google开发的一款高性能、灵活的系统，专门用于将机器学习模型（尤其是TensorFlow模型）投入生产环境。它解决了模型版本管理、高并发请求处理和硬件加速等关键部署问题。 本文将聚焦如...
机器学习的四大支柱是什么？
在现代机器学习系统中，成功的模型部署依赖于四大支柱：数据（Data）、模型/算法（Model/Algorithm）、计算资源（Compute） 和 评估/反馈（Evaluation/Feedback）。在模型从训练环境迁移到生产环境（Com...
2025年学习TensorFlow值得吗？
2025年，许多技术人员仍在疑惑：TensorFlow (TF) 还值得学吗？随着PyTorch在学术研究和新型大模型训练领域的绝对领先，TF似乎正在退居二线。然而，对于专注于AI基础设施和模型部署的资深工程师而言，答案是肯定的——你必须理...