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构建由 Axum 驱动的 Serverless MLOps 管道:集成 OpenFaaS、MLflow 与 SQL 实现 iOS 端模型按需个性化 构建由 Axum 驱动的 Serverless MLOps 管道:集成 OpenFaaS、MLflow 与 SQL 实现 iOS 端模型按需个性化
为移动端应用提供的机器学习模型,其生命力在于个性化。一个静态的、一刀切的模型在部署后很快就会因为用户行为数据的变化而变得迟钝。传统的中心化批量训练模式,周期长、成本高,无法满足对单一用户行为的实时响应。我们面临的挑战是:当特定用户在 iOS
2023-11-15
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构建基于 Sidecar 模式的轻量级服务发现系统以支持 Go 与 Python 异构微服务 构建基于 Sidecar 模式的轻量级服务发现系统以支持 Go 与 Python 异构微服务
技术痛点:异构环境下的服务注册与发现难题在一个典型的微服务项目中,我们团队同时维护着两套技术栈:Go 用于构建高性能的核心 API 和网络中间件,Python 则负责数据处理、算法模型等上层业务逻辑。这种组合发挥了各自语言的优势,但也带来了
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