标签：model

2026-01-02andy阅读(52)评论(0)

在AI模型部署中，尤其是大型语言模型（LLM）的应用场景下，输入安全（如提示注入Prompt Injection、恶意代码注入）是一个核心挑战。传统的单模型部署方式，要么需要将昂贵的大模型用于安全过滤（资源浪费），要么采用简单的硬编码规则（...

2025-12-21andy阅读(65)评论(0)

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...

2025-11-23andy阅读(156)评论(0)

在AI模型进入生产环境的过程中，版本混乱、元数据丢失和部署流程不规范是常见的挑战。MLflow Model Registry提供了一个集中的存储库，用于管理MLflow Tracking中记录的模型，使其从实验阶段平滑过渡到部署阶段。本文将...