云服务器访问chatgpt 云服务器访问oracle数据库时无法访问

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本文目录一览：

1、慎用AI工具,它可能造成数据泄露
2、实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat
3、阿里云桌面免费试用3个月值得一试

慎用AI工具,它可能造成数据泄露

AI系统本身的安全漏洞：一些AI系统在设计或实现上存在安全漏洞，可能被黑客利用来窃取用户的数据。数据传输和存储过程中的风险：当用户使用AI工具时，数据需要在用户设备、AI系统服务器和云服务之间传输和存储。在这个过程中，数据可能会被截获或泄露。

一方面，无心之举或不当使用AI工具可能导致泄密。国内首次大模型实网众测结果显示，信息泄露类漏洞多发。许多用户将AI当作超级搜索引擎，事无巨细地提问，甚至将健康、情感、财务等敏感信息全部托付给AI。这种过度信任的行为，实际上可能为信息泄露打开大门。

使用AI存在隐私泄露风险。首先，在数据收集阶段，若AI系统的开发者缺乏严格规范，可能会过度收集用户数据。比如一些智能设备应用，在用户不知情的情况下收集位置、语音等多方面信息。其次，数据存储环节也有隐患。如果存储服务器防护措施不到位，可能被黑客攻击，导致数据泄露。

安全防护不足风险：若AI平台的安全防护措施不到位，黑客可能利用平台存在的漏洞，窃取用户上传的照片等敏感信息。这些信息的泄露可能导致用户的个人隐私被曝光，甚至引发更严重的安全问题。实际案例警示：已有多个因AI工具导致的数据泄露事件被曝光。

AI存在泄露隐私的可能性。一方面，AI在数据收集和处理阶段，如果数据管理不善，就可能导致隐私泄露。比如一些应用程序过度收集用户信息，而这些数据在AI系统中存储和分析时，一旦安全措施不到位，就容易被非法获取。另一方面，AI算法本身也可能存在漏洞被利用来窥探隐私。

一是敏感数据上传风险，科研人员上传涉密数据、企业员工上传商业机密到AI工具，可能因AI用于模型训练或系统漏洞而泄露，如某案例中10年研究成果因违规使用AI工具外泄。二是聊天记录与个人信息曝光，Grok、ChatGPT等平台因分享机制漏洞，超37万条用户对话（含姓名、密码、健康隐私等）被搜索引擎收录。

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实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat

部署模型并使用FastAPI启动Web服务，处理请求并生成LLM响应。API在端口5001上运行，确保离线推理过程已经完成，无需重复下载模型。借助Langchain增加知识库功能，通过FAISS库构建向量数据库，并利用embedding模型将知识转换为向量形式。导入知识后，将向量数据库集成到代码中，引导LLM考虑背景知识。

要实操构建一个自托管的微调模型LLama38B，利用unsloth、vLLM、FastAPI、Open webUI，可以按照以下步骤进行：选择合适的GPU 推荐配置：选择A100 80G PCIe实例，以确保在推理中获得更好的准确性和更高的吞吐量。

本文将指导您构建一个自托管的微调模型LLama3-8B，利用流行框架unsloth，vLLM，FastAPI，Open webUI。首先，选择合适的GPU，推荐A100 80G PCIe实例，用于运行深度学习模型，特别是LLM，确保在推理中获得更好的准确性和更高的吞吐量。

解决方案：在启动vLLM服务时设置api-key参数，并确保其安全性。chatbox接口配置问题：不能使用自定义的接口方式配置chatbox，否则包头在vLLM端无法解析。解决方案：按照vLLM的要求选择openAI的接口进行配置。安全性提醒：设置一个既安全又独特的api-key密码，避免使用简单粗暴的密码。