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集成MLflow与DVC构建由Service Worker驱动的离线优先MLOps看板 集成MLflow与DVC构建由Service Worker驱动的离线优先MLOps看板
我们团队的MLOps流程一直有个断点。模型训练、实验跟踪在MLflow里井井有条，数据集和模型文件用DVC做版本控制，代码则在Git里。但当一个模型版本需要从实验阶段（Staging）移交给QA团队进行验证，再到最终部署（Productio
2023-10-27 MLOps
DVC Service Workers Kanban MLflow Google Cloud Functions
构建基于Neo4j与GCP的跨项目代码依赖分析平台以量化前端技术债 构建基于Neo4j与GCP的跨项目代码依赖分析平台以量化前端技术债
大型前端Monorepo的维护成本随着时间推移呈指数级增长，一个核心痛点在于代码依赖关系变得模糊不清，技术债悄然累积。当一个共享组件或一个基础的CSS样式被修改时，评估其影响范围（爆炸半径）变成了一项依赖于开发者经验和大量手动搜索的低效工作
2023-10-27 架构与设计
CSS Modules Google Cloud (GCP) 代码规范 Neo4j Dart
构建混合技术栈实时指标分析平台 Apache Flink 与 ASP.NET Core 的深度集成 构建混合技术栈实时指标分析平台 Apache Flink 与 ASP.NET Core 的深度集成
定义一个棘手的技术问题在负责维护一个中等规模的微服务集群时，我们遇到了一个典型的可观测性困境。现有的监控方案分裂为两个极端：一是基于 Prometheus 和 Grafana 的实时指标监控，它能提供秒级的告警，但对于深度、多维度的历史数据
2023-10-27 架构与设计
Apache Flink C# ASP.NET Core Presto / Trino Matplotlib
使用 Go Echo 构建连接 Astro 前端与 Keras 推理服务的异构 AI 网关 使用 Go Echo 构建连接 Astro 前端与 Keras 推理服务的异构 AI 网关
一个生产环境中的常见挑战是整合不同技术栈的系统。前端团队使用 Astro 和 Material-UI 构建高性能的用户界面，而 AI 团队则交付了一个基于 Python 和 Keras 的模型推理服务。直接将前端流量暴露给 Python W
2023-10-27 后端架构
Echo Keras Astro Material-UI 前端
使用Go-Gin与RabbitMQ构建面向LlamaIndex的异步实时RAG索引管道 使用Go-Gin与RabbitMQ构建面向LlamaIndex的异步实时RAG索引管道
技术痛点：陈旧的RAG知识库项目中的RAG问答系统遇到了一个典型的瓶颈：知识库更新延迟。我们的核心业务数据存储在PostgreSQL中，而LlamaIndex构建的向量索引依赖于一个每晚执行的ETL批处理任务。这意味着用户白天看到的产品更新
2023-10-27 数据工程与存储
CDC RabbitMQ LlamaIndex Go-Gin RAG 分布式系统
构建基于Jib与Nacos的动态可配Delta Lake数据处理服务 构建基于Jib与Nacos的动态可配Delta Lake数据处理服务
我们团队维护着一套基于Spark的数据处理管道，核心存储使用了Delta Lake。最初，一切都很顺利。但随着业务的扩张，处理的Delta表数量从几个增长到几十个，环境也从单一的生产环境扩展到开发、测试、预发、生产四套。问题随之而来：任何微
2023-10-27 数据工程
Jib Delta Lake 配置中心 Nacos Spark DevOps
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