怎样建立AI安全基线,并在每次部署前强制执行?
AI模型部署流程(MLOps)正在快速整合DevSecOps原则。在每次将模型服务推送到生产环境之前,强制执行严格的安全基线是防止供应链攻击、恶意依赖注入和配置错误的关键步骤。本文将聚焦于如何通过集成容器扫描工具,在CI/CD流水线中建立并...
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大规模语言模型(LLM)在生产环境中的部署面临两大核心挑战:极低的延迟和极高的吞吐量。NVIDIA TensorRT-LLM(TRT-LLM)通过优化LLM结构和GPU调度,极大地提升了推理性能。然而,要将其转化为高可用、可水平扩展的企业级...
GitOps 流程初探:利用 ArgoCD 打造自动化部署闭环 GitOps 是一种现代的持续交付(CD)实践,它将 Git 仓库作为唯一的“事实来源”(Single Source of Truth)。所有的系统状态,包括应用、基础设施和服...
引言:ISO 26262对AI部署的挑战 自动驾驶系统的核心软件——感知、决策、控制模型——通常要求达到最高的汽车安全完整性等级(ASIL D)。ISO 26262标准要求硬件和软件的开发生命周期必须具备严格的可追溯性(Traceabili...
如何理解和实践Java双亲委派模型的四种“破坏”与修正机制nnJava虚拟机中的双亲委派模型(Parent Delegation Model, DPDM)是保证类加载安全性和唯一性的核心机制。它要求类加载请求首先委派给父加载器,直到顶层的启...
在高风险(High-Risk)AI系统,如金融信贷决策、医疗诊断或自动驾驶等领域,部署强制性的透明度日志(Transparency Logs)和审计跟踪(Audit Trails)不仅是技术最佳实践,更是满足监管合规(例如欧盟AI法案)的强...
在将 PyTorch 模型部署到资源受限的移动设备(如 Android/iOS)或嵌入式系统时,性能优化是至关重要的环节。PyTorch 提供了 TorchScript 机制,允许将模型序列化并在非 Python 环境中运行。而 torch...
在Kubernetes(K8s)中部署无状态应用(如Web服务器)通常使用Deployment,但对于MySQL、Kafka或ZooKeeper这类有状态应用,它们需要稳定的网络标识和持久化存储。这时,我们就需要使用StatefulSet。...
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...
在智能座舱(Smart Cockpit)系统中,视觉模型(如高分辨率感知、驾驶员/乘客监控DMS/OMS模型)往往体积庞大且计算密集。单个算力单元(如特定的NPU或DSP)可能无法提供足够的内存或吞吐量。模型分片(Model Shardin...