标签：评估

2026-03-18andy阅读(29)评论(0)

如何评估您的AI Infra是否需要迁移到后量子加密算法？ 随着量子计算技术的突飞猛进，传统的非对称加密体系（如RSA、ECC）面临着被Shor算法攻破的潜在风险。对于处理大规模敏感数据、核心模型权重和多租户推理任务的AI基础设施（AI I...

2026-03-08andy阅读(45)评论(0)

如何在 MLOps 生产环境中评估与量化技术债？ 在 AI 基础设施（AI Infra）的演进过程中，模型部署上线仅是生命周期的开始。随着时间的推移，数据分布的变化、模型性能的衰减以及管道逻辑的耦合，会产生巨大的“隐藏技术债”。Google...

2026-03-06andy阅读(49)评论(0)

如何制定高效的 MLOps 技术栈评估标准与集成策略？ 在 AI 基础设施建设中，MLOps（机器学习运维）技术栈的选择往往决定了模型从实验室走向生产环境的效率。面对市面上琳琅满目的工具（如 Kubeflow, MLflow, BentoM...

2026-03-02andy阅读(65)评论(0)

在机器学习模型上线的生命周期中，最危险的环节莫过于将旧模型替换为新模型。即使在离线测试中表现优异，新模型也可能在真实的生产流量面前因数据偏移（Data Drift）或长尾请求而表现不佳。影子模型（Shadow Model）部署策略通过将生产...

2026-02-22andy阅读(90)评论(0)

如何通过 A/B 测试评估移动端模型性能：除了延时外，你还需要关注哪些工程指标 在将深度学习模型（如基于 ncnn、mnn 或 TFLite 优化的模型）推向千万量级的移动端用户时，实验室内的 Benchmark 结果往往是“理想化”的。由...

2026-02-12andy阅读(79)评论(0)

在AI模型部署中，偏见（Bias）和公平性（Fairness）评估往往是脱节的：数据科学家生成报告，然后需要人工审查来决定模型是否安全。要真正将偏见评估结果转化为业务决策，我们需要将其嵌入到持续集成/持续部署（CI/CD）流程中，作为模型发...

2025-12-31andy阅读(346)评论(0)

引言：为什么必须测试越狱抵抗力 在将大型语言模型（LLM）投入生产环境时，模型的安全性是AI基础设施工程师必须解决的首要问题。即使是经过严格对齐（Alignment）训练的模型，也可能被特定的输入序列（即“越狱”或“Jailbreak”）绕...