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第一卷 · 全景与基础
第二卷 · 硬件与算力
第三卷 · 网络与通信
第四卷 · 分布式训练
第五卷 · 编译器与内核
第六卷 · 推理与服务
第七卷 · 存储与数据管道
第八卷 · 调度与集群
第九卷 · 可观测性与可靠性
第十卷 · 效率与成本
第十一卷 · 平台与 MLOps
第十二卷 · 安全与治理
术语表
参考文献与延伸阅读
导读
第一部分 · 隔离与访问
多租户隔离
数据治理与合规
第二部分 · 供应链与运行时
模型供应链安全
推理服务的安全与滥用防护
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第十二卷 · 安全与治理
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第一部分 · 隔离与访问
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数据治理与合规
数据治理与合规
训练数据的来源许可、个人信息、地域限制需要被记录并可审计。本章给出数据血缘(lineage)、访问控制、删除请求(被遗忘权)在训练数据与模型上的实现难点。
本章要点
Section titled “本章要点”
数据集卡片记录来源与许可
已训练进模型的数据无法简单删除
跨境数据与算力的合规约束