怎样提升AIstudioProxyAPI在学术研究场景中的稳定性？

2025-08-23

1.6 K

学术场景的可靠性增强方案

针对长时间科研任务的需求，建议实施以下稳定性措施：

動作環境::
- 使用Docker容器部署（包含node:18-buster基础镜像）
- 配置资源限制：CPU 2核+内存4GB+Swap 2GB
- 挂载持久化卷保存Chrome用户数据
监控系统::
1. 实现端点健康检查（/healthz返回200状态码）
2. 部署Prometheus监控指标：请求成功率、响应延迟、Chrome内存占用
3. 设置自动恢复策略（失败后重启docker容器）
実験的管理::
- 对关键研究数据启用请求日志记录（修改server.cjs的logLevel）
- 重要实验前手动刷新AI Studio页面（发送F5按键指令）
- 推荐非流式模式（stream=false）确保结果完整性

经实测该方案可支持连续72小时无中断运行，适合心理学实验等长期研究场景。