Implementierung eines dreistufigen Lastausgleichs
Deep Recall bietet die folgenden Lösungen zur Stabilitätssicherung für Gleichzeitigkeitsanforderungen auf Unternehmensebene:
- Infrastrukturschicht::
- Einsatz von GPU-Clustern: inrequirements.txtangegeben intorch==2.0.1+cu118usw. Abhängigkeiten von GPU-Versionen
- Sharding der Vektordatenbank: läuftscripts/shard_db.pyHash-Slicing nach Benutzer-ID - Dienstschicht::
- Dynamischer Kapazitätsausbau und -abbau: inscaling_config.jsonMittlere Konfiguration"max_instances": 10im Gesang antworten"cpu_threshold": 0.8
- Unterbrechungsschutz: Wenn die Überwachung 5 aufeinanderfolgende Zeitüberschreitungen feststellt (konfigurierbar), wird die Degradierungsrichtlinie automatisch ausgelöst. - Anwendungsschicht (Datenverarbeitung)::
- Client-Wiederholungsmechanismus: Verwendungdeep_recall_clientaktuelle Einstellungretry=3Parameter
- Lokale Zwischenspeicherung: implementiert für HochfrequenznutzerLRUCachesich einprägen
O&M-Empfehlung: Aktivierensafety checkim Gesang antwortenbanditSicherheitsscans und Einrichtung der Prometheus-Überwachungmemory_usageIndikatoren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeep Recall: ein Open-Source-Tool, das einen Speicherrahmen der Unternehmensklasse für große Modelle bietetDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ein stabiler Betrieb von Speicherdiensten in Szenarien mit hoher Parallelität erreicht werden?
