Implementação de balanceamento de carga em três camadas
A Deep Recall oferece as seguintes soluções de garantia de estabilidade para requisitos de simultaneidade em nível empresarial:
- camada de infraestrutura::
- Implementação do cluster de GPU: emrequirements.txtespecificado emtorch==2.0.1+cu118etc. Dependências de versão de GPU
- Sharding do banco de dados vetorial: em execuçãoscripts/shard_db.pyFatiamento de hash por ID de usuário - camada de serviço::
- Expansão e contração da capacidade dinâmica: emscaling_config.jsonConfiguração média"max_instances": 10responder cantando"cpu_threshold": 0.8
- Proteção contra desconexão: quando o monitoramento detecta 5 tempos limite consecutivos (configuráveis), a política de degradação é acionada automaticamente - camada de aplicativos (computação)::
- Mecanismo de nova tentativa do cliente: usedeep_recall_clientconfiguração atualretry=3parâmetros
- Cache local: implementado para usuários de alta frequênciaLRUCachememorizar
Recomendação de O&M: Habilitarsafety checkresponder cantandobanditVarredura de segurança e configuração do monitoramento do Prometheusmemory_usageIndicadores.
Essa resposta foi extraída do artigoDeep Recall: uma ferramenta de código aberto que fornece uma estrutura de memória de nível empresarial para modelos grandesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter uma operação estável dos serviços de memória em cenários de alta simultaneidade?
