AI Infra Layer之资源调度策略?

AI Infra Layer

背景 在私有化大模型系统中,我已经将Embedding模型,Reranker模型,LLM部署本地,并且实现了高并发批处理. 配置 (config.py) 我已经本地化部署了多个服务(Embedding模型,Reranker模型,LLM等等), 那么在用户请求这些微服务时, 我该如何通过config.py来实现资源调度策略? 区分 服务 ...

Posted by LuochuanAD on April 12, 2026

AIインフラ層の資源スケジューリング戦略とは？

AIインフラ層

背景 プライベート大規模モデルシステムにおいて、Embeddingモデル、Rerankerモデル、LLMをローカルにデプロイし、高並列バッチ処理を実現しました。 設定 (config.py) 複数のサービス（Embeddingモデル、Rerankerモデル、LLMなど）をローカルにデプロイした場合、ユーザーがこれらのマイクロサービスにリクエストを送る際に、どのように confi...

Posted by LuochuanAD on April 12, 2026

Resource Scheduling Strategies in AI Infrastructure Layer?

AI Infra Layer

Background In a privatized large model system, I have deployed Embedding models, Reranker models, and LLMs locally, and implemented high-concurrency batch processing. Configuration (config.py...

Posted by LuochuanAD on April 12, 2026

如何为本地模型构建高并发模块?

AI Infra Layer

背景 在私有化大模型系统中,我已经将Embedding模型,Reranker模型,LLM部署本地, 还要实现并发支持.这里我单独构建了一个高并发的模块. 选择 队列 + 批处理 架构 请求1 \ 请求2 \ 请求3 → 队列 → 批处理 → 一次 model.encode() 请求4 / 请求5 / 项目结构 (高并发批量处理请求模块) ├── infer...

Posted by LuochuanAD on April 11, 2026

ローカルモデル向けの高並行性モジュールを構築

AIインフラ層

背景 プライベートモデルシステムでEmbeddingモデル、Rerankerモデル、LLMをローカルにデプロイ済みで、さらに並行処理対応を実現したい。ここでは高並行モジュールを単独で構築した。 選択 キュー + バッチ処理 アーキテクチャ リクエスト1 \ リクエスト2 \ リクエスト3 → キュー → バッチ処理 → 一度に model.encode() リクエス...

Posted by LuochuanAD on April 11, 2026

How to Build a High-Concurrency Module for Local Models?

AI Infra Layer

Background In a privatized large model system, I have deployed the Embedding model, Reranker model, and LLM locally, and I also need to support concurrency. Here, I have built a dedicated high-...

Posted by LuochuanAD on April 11, 2026

如何部署本地Embedding模型?

AI Infra Layer

背景 在私有化大模型系统中, 为了避免外部依赖, 降低数据泄露的风险并提升可控性, 现将Embedding模型部署本地, 还要实现标准化接口服务,支持外部系统通过HTTP服务请求调用Embedding功能, 具备容错机制, 可扩展性和并发支持. 选择 FastAPI + Uvicorn + EmbeddingModel(e5-large) 项目结构 (本地Embedd...

Posted by LuochuanAD on April 10, 2026

ローカルEmbeddingモデルのデプロイ方法は？

AIインフラ層

背景 プライベート化された大規模モデルシステムにおいて、外部依存を避け、データ漏洩リスクを低減し制御性を向上させるために、Embeddingモデルをローカルにデプロイします。また、標準化されたインターフェースサービスを実現し、外部システムがHTTP経由でEmbedding機能をリクエストできるようにし、フォールトトレランス、拡張性、並行処理の対応も備えています。 選定 F...

Posted by LuochuanAD on April 10, 2026

How to Deploy a Local Embedding Model?

AI Infra Layer

Background In a privatized large model system, to avoid external dependencies, reduce the risk of data leakage, and enhance controllability, the Embedding model is deployed locally. Additionall...

Posted by LuochuanAD on April 10, 2026

FastAPI+Uvicorn+Gradio

快速构建高质量Web界面

背景 在之前做过的AIAgent中的Web页面,都是以Html+Css+Js搭建, 一个字: 丑. 选择 FastAPI + Gradio 快速构建好看的UI 下面是RAG可视化的UI: 代码很简单,如下: https://github.com/LuochuanAD/Fine-tuning-Learn/tree/main/FastAPI%2BUvicorn%2...

Posted by LuochuanAD on April 4, 2026

FastAPI+Uvicorn+Gradio

高速で高品質なWebインターフェースの構築

背景 以前作ったAIAgentのWebページはすべてHtml+Css+Jsで構築していて、一言でいうと：ダサかった。 選択 FastAPI + Gradioで見栄えの良いUIを素早く構築 以下はRAGの可視化UIです: コードは非常にシンプルで、以下の通りです: https://github.com/LuochuanAD/Fine-tuning-Learn/t...

Posted by LuochuanAD on April 4, 2026

FastAPI+Uvicorn+Gradio

Rapidly Building High-Quality Web Interfaces

Background Previously, the web pages in AIAgent projects were built using Html+Css+Js, in one word: ugly. Choice FastAPI + Gradio for quickly building attractive UIs Below is the UI for...

Posted by LuochuanAD on April 4, 2026

如何构建AIOS架构?

架构

背景 场景: 在类似于ChatGPT设计风格的对话框中,用户可以进行对话,文件分析,以及其他的一些文档生成,排版等等的轻量级ChatAgent. 注意:此特定的AIgent属于即时性对话和分析,本文不涉及RAG和长任务规划 要解决的问题: 1, 通过用户意图分析(intent router),进行长短期Memory设计 2, 用户通过引用一段文字进行追问时, 短期记...

Posted by LuochuanAD on March 28, 2026

AIシステムのアーキテクチャを構築する方法

アーキテクチャ

背景 シナリオ: ChatGPTのデザインスタイルに似たチャットボックスで、ユーザーが会話、ファイル解析、その他ドキュメント生成やレイアウトなどを行う軽量ChatAgent。 注意: 本特定AIgentは即時対話と解析に特化し、RAGや長期タスクプランニングは対象外です。 解決すべき課題: ユーザーの意図解析（intent router）に基づく...

Posted by LuochuanAD on March 28, 2026

How to build an AIOS architecture ?

architecture

Background Scenario: A lightweight ChatAgent embedded in a ChatGPT-style conversational interface, where users can engage in dialogue, document analysis, as well as other document generation an...

Posted by LuochuanAD on March 28, 2026

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