AI工程化 - scolo

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colo

欲买桂花同载酒

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AI工程化

2025-12-12
设计一个简单的机器学习模型预测API端点设计一个预测房价的REST API端点需要：使用POST /predict作为端点输入格式为JSON，包含房屋特征（如面积、房间数）输出格式为JSON，包含预测价格和状态码基础输入验证（如检查必填字段）
- 2025年-12月-12日
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AI工程化
2025-12-11
使用Flask部署简单机器学习模型API 实现步骤：创建Flask应用实例加载预训练模型（伪代码示例）定义POST接口路由解析JSON输入并调用模型预测返回JSON格式预测结果添加基础错误处理
- 2025年-12月-11日
- 3 阅读
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AI工程化
2025-12-11
设计生产环境机器学习模型的监控与告警系统生产环境模型监控系统需包含以下核心要素：核心监控指标：预测延迟、吞吐量、错误率、资源使用率（CPU/GPU/内存）数据漂移检测：监控输入数据分布变化（如PSI指标）和预测结果偏移日志策略：结构化日志记录请求元数据、预测结果和性能指标告警机制：基于动态阈值（如移动平均）触发告警，区分不同严重等级可视化：通过Dashboard展示关键指标趋势和历史对比
- 2025年-12月-11日
- 3 阅读
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AI工程化
2025-12-11
设计高并发场景下的实时模型服务系统实现高并发实时模型服务的核心要点：采用微服务架构解耦模型服务与业务系统使用模型并行+请求批处理提升GPU利用率实施动态扩缩容结合Kubernetes HPA部署多级缓存（模型权重/预处理结果）建立全链路监控（Prometheus+Grafana+ELK）设计熔断降级策略（如Sentinel）保障服务可用性
- 2025年-12月-11日
- 4 阅读
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