标签：ai

2025-12-09andy阅读(251)评论(0)

深入理解AI防御：如何使用FGSM生成对抗性补丁 随着AI模型，特别是计算机视觉模型（如YOLO、Mask R-CNN）在自动驾驶和监控系统中的广泛应用，评估它们的鲁棒性变得至关重要。对抗性攻击（Adversarial Attacks）揭示...

2025-12-08andy阅读(334)评论(0)

引言：编译器，AI部署的幕后英雄 在现代AI基础设施中，模型部署的速度和效率往往取决于底层的C++/CUDA代码优化。无论是使用PyTorch的TorchScript，TensorFlow的XLA，还是独立的推理引擎如ONNX Runtim...

2025-12-06andy阅读(265)评论(0)

在AI模型，特别是大语言模型（LLM）被用于高价值、高风险决策的场景中（如金融风控、医疗诊断或关键基础设施控制），对其进行严格的红队测试（Red Teaming）是确保鲁棒性和安全性的关键步骤。红队测试的目标不仅仅是发现传统的软件漏洞，更重...

2025-12-02andy阅读(253)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(268)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(216)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(280)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(291)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(288)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(270)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...