容器化AI模型的持续集成与持续交付（CI/CD）：自动化模型更新与部署
在前几篇文章中，我们探讨了容器化AI模型的部署、监控、弹性伸缩及安全防护。为加速模型迭代以适应新数据和业务需求，需实现容器化AI模型的持续集成与持续交付（CI/CD）。CI/CD通过自动化构建、测试和部署流程，提高模型更新速度和质量，降低部署风险，增强团队协作。使用Jenkins和Kubernetes可构建高效CI/CD流水线，自动化模型开发和部署，确保环境一致性并提升整体效率。
容器化AI模型的安全防护实战：代码示例与最佳实践
本文基于前文探讨的容器化AI模型安全威胁，通过代码示例展示如何在实际项目中实现多层次的安全防护措施。以一个基于TensorFlow的图像分类模型为例，介绍了输入验证、模型加密、API认证和日志记录的具体实现方法，并结合最佳实践，如使用安全容器镜像、限制权限、网络隔离等，帮助构建更安全的AI服务。
springboot事务-失效的情况
本文总结了常见的事务失效情况及解决方法，主要包括：
1. **事务注解失效**：`@Transaction`必须作用于`public`方法，且需被Spring容器管理。
2. **数据库引擎问题**：MyISAM不支持事务，应使用InnoDB。
3. **异常处理不当**：异常被捕获未抛出或不在默认捕获范围内。
4. **传播行为设置**：如设置为`Propagation.NOT_SUPPORTED`或`Propagation.REQUIRES_NEW`可能导致事务失效。
5. **类内方法调用**：同一类中方法调用导致事务失效，需通过代理类或其他方式解决。
milvus单节点安装教程
本文介绍了Milvus的安装与鉴权配置步骤。首先通过下载并执行.sh文件完成安装，命令为`wget`下载脚本和`bash standalone_embed.sh start`启动服务。若需开启鉴权，建议修改外部配置文件`user.yaml`中的`authorizationEnabled`选项为`true`，重启容器后，默认用户名密码为root/Milvus。此外，提供了Python验证连接的方法及修改密码的示例。参考资料包括官方文档和视频教程。
容器化机器学习流水线：构建可复用的AI工作流
本文介绍了如何构建容器化的机器学习流水线，以提高AI模型开发和部署的效率与可重复性。首先，我们探讨了机器学习流水线的概念及其优势，包括自动化任务、确保一致性、简化协作和实现CI/CD。接着，详细说明了使用Kubeflow Pipelines在Kubernetes上构建流水线的步骤，涵盖安装、定义流水线、构建组件镜像及上传运行。容器化流水线不仅提升了环境一致性和可移植性，还通过资源隔离和扩展性支持更大规模的数据处理。
容器化AI模型的监控与治理：确保模型持续稳定运行
在前几篇文章中，我们探讨了AI模型的容器化部署及构建容器化机器学习流水线。然而，将模型部署到生产环境只是第一步，更重要的是确保其持续稳定运行并保持性能。为此，必须关注容器化AI模型的监控与治理。
监控和治理至关重要，因为AI模型在生产环境中面临数据漂移、概念漂移、模型退化和安全风险等挑战。全面的监控涵盖模型性能、数据质量、解释性、安全性和版本管理等方面。使用Prometheus和Grafana可有效监控性能指标，而遵循模型治理最佳实践（如建立治理框架、定期评估、持续改进和加强安全）则能进一步提升模型的可信度和可靠性。总之，容器化AI模型的监控与治理是确保其长期稳定运行的关键。
容器化AI模型部署实战：从训练到推理
在上一篇中，我们探讨了AI技术如何赋能容器化生态。本篇聚焦于AI模型的容器化部署，通过图像分类任务实例，详细介绍了从模型训练到推理服务的完整流程。使用PyTorch训练CNN模型，Docker打包镜像，并借助Kubernetes进行编排和部署，最终通过FastAPI提供推理服务。容器化技术极大提升了AI模型部署的便利性和管理效率，未来将成为主流趋势。
容器化浪潮下的AI赋能：智能化运维与创新应用
近年来，容器技术以其轻量、高效、可移植的特性成为云原生时代的基石，推动应用开发和部署方式革新。随着容器化应用规模扩大，传统运维手段逐渐力不从心。AI技术的引入为容器化生态带来新活力，实现智能监控、自动化故障诊断与修复及智能资源调度，提升运维效率和可靠性。同时，AI驱动容器化创新应用，如模型训练、边缘计算和Serverless AI服务，带来更多可能性。未来，AI与容器技术的融合将更加紧密，推动更智能、高效的运维平台和丰富的创新应用场景，助力数字化转型。
基于阿里云Serverless Kubernetes（ASK）的无服务器架构设计与实践
无服务器架构（Serverless Architecture）在云原生技术中备受关注，开发者只需专注于业务逻辑，无需管理服务器。阿里云Serverless Kubernetes（ASK）是基于Kubernetes的托管服务，提供极致弹性和按需付费能力。本文深入探讨如何使用ASK设计和实现无服务器架构，涵盖事件驱动、自动扩展、无状态设计、监控与日志及成本优化等方面，并通过图片处理服务案例展示具体实践，帮助构建高效可靠的无服务器应用。