标签：ai

2025-12-02andy阅读(10)评论(0)

简介：为什么传统威胁模型在AI领域失效？ 随着AI模型大规模投入生产环境，针对AI基础设施的攻击面急剧扩大。传统的威胁建模方法，例如STRIDE（Spoofing, Tampering, Repudiation, Information D...

2025-12-01andy阅读(15)评论(0)

在移动端AI模型部署中，我们经常需要依赖Native Development Kit (NDK) 来编译高性能的C++推理引擎、自定义TFLite算子或使用JNI接口优化模型加载速度。然而，NDK环境的配置稍有不慎，就会导致臭名昭著的构建失...

2025-12-01andy阅读(13)评论(0)

对于许多AI应用场景，例如定时报告分析、夜间批处理或用户量波动巨大的内部工具，模型的流量往往呈现出低频且突发性的特点。如果为此类任务部署传统的常驻GPU服务，将导致高昂的闲置成本。Serverless架构，尤其是AWS Lambda，正是解...

2025-11-28andy阅读(33)评论(0)

在AI模型部署实践中，业务发展常常要求我们从一个云平台迁移到另一个云平台，或者采用混合云架构以满足成本、监管或地域需求。AI工作负载迁移的难点在于数据依赖和环境锁定。不同的云提供商使用不同的GPU驱动、计算实例类型和模型服务API（如Sag...

2025-11-27andy阅读(30)评论(0)

在AI模型训练和部署环境中，内存（RAM）和显存（VRAM）的管理是性能优化和稳定性保障的关键。当系统出现性能下降、交换空间（Swap）使用过多，或者直接触发OOM（Out of Memory）错误时，首要任务是找到并分析占用系统内存最多的...

2025-11-27andy阅读(35)评论(0)

在AI模型开发和部署过程中，为团队提供一个共享但隔离的环境是基础设施工程师面临的核心挑战。JupyterHub是理想的解决方案，但要实现多租户的安全隔离和资源公平分配，必须依赖强大的容器编排工具——Kubernetes (K8s)。本文将深...

2025-11-25andy阅读(45)评论(0)

在AI模型部署和推理服务中，传统的Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 往往力不从心。HPA通常基于CPU或内存利用率，但这无法准确反映AI工作负载的真实压力，尤其是在GPU密集型任务、异步批...

2025-11-24andy阅读(47)评论(0)

在多租户（Multi-Tenant）AI集群环境中，资源共享是常态，但“邻里喧嚣”（Noisy Neighbor）和数据安全问题是核心挑战。本文将深入探讨如何利用NVIDIA的硬件级隔离技术Multi-Instance GPU (MIG)和...

2025-11-23andy阅读(60)评论(0)

在AI基础设施（AI Infra）领域，模型服务的稳定性和性能直接影响业务成果。传统的系统监控（如CPU负载、内存）已不足以反映用户体验和模型健康状态。本文将聚焦于如何借鉴Google SRE实践中的“黄金指标”（Golden Signal...

2025-11-20andy阅读(55)评论(0)

在AI模型部署的后端服务中，代码安全是至关重要的一环。许多AI服务使用Python（如Flask/FastAPI）和Go等语言编写，它们往往需要处理用户输入、加载模型文件，这些操作如果不加注意，很容易引入如不安全的反序列化（例如著名的“Pi...