智能边缘：革新Nginx在AI推理资源调度中的应用，实现毫秒级响应

最新推荐文章于 2025-06-13 10:17:23 发布
最新推荐文章于 2025-06-13 10:17:23 发布
阅读量8.6k 收藏 15
点赞数 13
分类专栏： Nginx学习资料1 文章标签： nginx 人工智能 运维
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_88677290/article/details/144486741
版权

随着边缘计算和人工智能技术的迅猛发展，如何在靠近数据源的地方高效处理信息成为了业界关注的重点。特别是在边缘侧部署AI模型进行实时推理时，面临着诸如网络延迟、带宽限制以及计算资源不足等挑战。为了克服这些问题，本文将介绍一种基于Nginx的智能调度方案，它不仅能够优化边缘侧AI推理资源的分配，还能确保服务的高可用性和快速响应时间，为用户提供更加流畅的服务体验。

近年来，随着5G通信技术和物联网(IoT)设备数量的增长，越来越多的应用场景要求更低的延迟和服务质量保证(QoS)，这促使了边缘计算架构的发展。相比于传统的云计算模式，边缘计算可以减少数据传输距离，从而降低延迟并提高效率。然而，在实际部署过程中，由于边缘节点分布广泛且异构性强，导致资源管理和任务调度变得异常复杂。因此，开发一套有效的资源调度机制对于提升边缘AI推理性能至关重要。

边缘AI推理面临的挑战

  • 资源异构性：边缘节点可能包含不同类型的硬件配置（如CPU、GPU、FPGA），并且每个节点上的可用资源量也会随时间和负载变化。
  • 网络波动：边缘环境下的网络状况不如数据中心稳定，可能会出现丢包或延迟增加的情况。
  • 安全性问题：由于边缘节点通常位于不受控环境中，存在潜在的安全威胁&
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
机器学习中的模型部署：从训练到生产
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-19 1265
在机器学习项目中，模型训练只是第一步，将训练好的模型部署到生产环境中，为用户提供服务才是最终目标。模型部署涉及到多个环节，包括模型保存、加载、服务化和监控。本文将从模型部署的基本概念出发，介绍常用的部署方法，并通过一个完整的代码示例带你入门，同时探讨其应用场景和注意事项。模型部署是将训练好的机器学习模型应用到实际生产环境中，为用户提供服务的过程。模型部署的目标是确保模型在生产环境中的稳定性和高效性，同时提供良好的用户体验。
（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析
qq_38334677的博客
02-20 2154
机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中，给定带标签的数据，算法尝试学习从输入到输出的映射关系；无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构；强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略 (Q-learning - Wikipedia)。机器学习模型的性能通常取决于其对训练数据的拟合程度和对新数据的泛化能力。这涉及到偏差-方差权衡：简单模型（低复杂度）可能有较高的偏差（对训练数据拟合不充分，欠拟合），而复杂模型（高自由度）可能有较高
下一代智能可观测平台长什么样？来看Bonree ONE的极致演绎！
热门推荐
江晓龙的博客
06-02 1万+
字化浪潮席卷全球的当下，企业 IT 架构正加速向云原生、微服务化演进。根据 Gartner 报告显示，超过 80% 的企业已将核心业务迁移至云环境，复杂的分布式系统架构带来效率提 升的同时，也让运维工作陷入前所未有的困局。日志分散在数十个服务节点，指标数据割裂于不同监控工具， —旦业务出现卡顿，运维人员需在海量数据中 “大海捞针 ” ，平均故障排查时间长达数小时；传统监控工具依赖人工阈值设置，被动响应式告警常导致问题发现滞后，严重影响业务连续性。
2021云栖大会：阿里云自研技术大爆发，连发多款重磅产品
趣味科技v
10-20 1114
10月20日，2021云栖大会进入第二天，阿里云继续发布了多款重磅产品，其密度和力度均令人叹为观止。加速数据中心清洁能源使用阿里巴巴集团副总裁、阿里云基础设施负责人周明表示，阿里云将加速在...
龙蜥降世，神龙升级，灵杰亮相，阿里云再出神器
AI科技大本营
10-20 1万+
作者|贾凯强、伍杏玲 出品 |AI科技大本营（ID:rgznai100） 10 月 20 日，阿里巴巴云栖大会继续在杭州进行，与开幕第一天的主论坛不同，第二天活动的主论坛更加聚焦与技术领域和技术实践。20 日上午，阿里云将服务器、操作系统、人工智能、元宇宙、数据智能等前沿技术悉数亮出，为参会者奉上了一场技术盛宴。 龙蜥降世，神龙升级 会上，阿里巴巴集团副总裁，阿里云智能基础产品事业部负责人蒋江伟宣布，阿里云推出新一代操作系统“龙蜥”并开源。同时，阿里达摩院操作系统实验室也...
龙蜥降世，神龙升级，阿里云投入 20 亿发力操作系统
AI科技大本营
10-20 651
作者|贾凯强、伍杏玲 出品 |AI科技大本营（ID:rgznai100）10 月 20 日，阿里巴巴云栖大会继续在杭州进行，与开幕第一天的主论坛不同，第二天活动的主论坛更...
生成式人工智能与 LangChain（预览）（下）
龙哥盟
04-04 1944
原文：Generative AI with LangChain 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 六、开发软件 虽然这本书是关于将生成式人工智能，特别是大型语言模型（LLMs）集成到软件应用程序中，但在本章中，我们将讨论如何利用 LLMs 来帮助软件开发。这是一个重要的主题，软件开发被几家咨询公司如 KPMG 和麦肯锡的报告所强调，是受生成式人工智能影响最大的领域之一。我们首先讨论 LLMs 如何帮助编码任务，并概述我们在自动化软件工程师方面取得了多大进展。我们还将讨论许多最新进展和新模
让PB级云存储不再神秘
weixin_42330461的博客
08-09 2511
该文档即讲实打实的技术问题，又说了心贴心的生态现状，产品决策和技术选型人员都可以来看看。   1.  前言和背景说明   能搭建和使用PB级存储一直是强悍但无用的屠龙绝技，我们更多将其用于炫耀和吹嘘。但最近两三年，我接触了数十家存储量到PB级的客户，深感屠龙绝技已经不再是摆设。   下列变化导致了PB级存储需求的横空出世，连带着CDN、大数据、AI技术一并发展。 首先看数据是因何产生...
YOLOv8物体检测革命：10个突破性案例解析
![YOLOv8](https://viso.ai/wp-content/uploads/2022/01/YOLO-comparison-blogs-coco-1060x398.png) # 1. YOLOv8物体检测概述 ## YOLOv8的发展背景 ...它能够在保持实时性的同时，对图片和视频中的多
强化学习 A2C算法
最新发布
tony365的博客
06-13 522
更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。在基于策略的方法中，我们的目标是直接优化策略，而无需使用价值函数。更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。
大模型工作流Dify面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
06-12 561
设计一个基于 Dify 的智能摘要与重点提取 Agent，需结合Prompt 工程、模型能力配置和工作流优化，确保对长文本的高效解析和关键信息提炼。1. 明确任务需求与输入输出输入：长文本内容（如文章、报告、会议记录）或文本 URL输出摘要：简洁概括原文核心内容，控制在原文长度的 10%-20%重点列表：分点列出关键数据、结论、行动项等可选：关键词提取、情感倾向分析示例场景输入：一篇 5000 字的行业报告。
yolo模型精度提升策略
qq_47798402的博客
06-09 1024
结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
Models-＞Chat Models-＞OpenAI Chat
xiatiaohcx的专栏
06-10 698
Spring AI支持来自OpenAI的各种AI语言模型，OpenAI是ChatGPT背后的公司，由于其创建了行业领先的文本生成模型和嵌入，它在激发人们对AI驱动的文本生成的兴趣方面发挥了重要作用。
原始的 P-Tuning 和 P-Tuning v2 在实现细节上有哪些不同
ZJQ的博客
06-10 1296
P-Tuning v2（2022） - **改进点**： - 在模型的每一层都添加软提示（类似 Prefix Tuning 的思路），而不只是输入层。 - **引入轻量级 MLP 层**：在预训练模型的输出后添加一个小型的多层感知机，增强分类能力。 - **结构特点**： ``` 输入文本 + 软提示 → 预训练LM → MLP层 → 分类输出 ``` MLP 通常由 1-2 层线性层组成，参数量远小于全量微调。
二维张量dim=1
GHL_17768588743的博客
06-11 892
在PyTorch中处理二维张量（矩阵）时，‌dim=1‌，也就是逐行处理每一行的所有列元素。
扣子开发汽车行业智能客服示例
brucexia的专栏
06-11 1493
在本节中，我们想要创建一个AI客服，用于介绍汽车领域的行业知识，因此需要利用知识库的能力。首先，梳理汽车行业知识，形成FAQ（常见问题解答）。然后，将其上传到知识库中。最后，将知识库配置到AI Agent智能体中，使其能够调用知识库的内容作为回复。完成以上步骤之后，当用户咨询Agent有关汽车领域知识的问题时，Agent将根据FAQ的内容进行回答。传统的机器人客服只能生硬地套用FAQ，缺乏灵活性。
简繁体智能翻译软件
weixin_62784879的博客
06-09 715
以常见物品为例：内地称\"创口贴\"，香港称\"胶布\"，台湾称\"OK绷\"；汽车品牌\"奔驰\"在香港译作\"平治\"、台湾译作\"宾士\"，这类词汇差异需要额外认知成本。该工具内置智能词库系统，能自动识别并转换具有地区特色的用词表达，实现内地、香港、台湾三地语言习惯的精准转换。针对台湾地区使用的注音符号（如ㄅㄆㄇㄈ）及网络流行的火星文等特殊文字形式，提供对应的转换方案。这款工具还有许多功能，我就不一一介绍啦。
【向量库】Weaviate 搜索与索引技术：从基础概念到性能优化
hiliang521的博客
06-09 1237
【向量库】Weaviate 搜索与索引技术：从基础概念到性能优化
chroma.sqlite3
02-13
### Chroma SQLite3 Database Usage and Configuration When integrating Chroma with an SQLite3 database, several key aspects must be considered to ensure optimal performance and functionality. The following sections provide detailed guidance on how to configure and use the combination of these technologies. #### Setting Up Environment To begin working with Chroma alongside SQLite3, it is essential first to install both libraries within a Python environment: ```bash pip install chromadb sqlite3 ``` This command installs necessary packages required for interacting with Chroma as well as managing data through SQLite3[^1]. #### Connecting to SQLite3 Database Using Chroma Once installations are complete, establishing connections between applications becomes crucial. Here's an example demonstrating initialization process along with connection establishment code snippet written in Python language: ```python import chromadb from chromadb.config import Settings import sqlite3 client = chromadb.Client(Settings(persist_directory="./data")) conn = sqlite3.connect('example.db') cursor = conn.cursor() ``` In this script, `chromadb` client gets initialized using settings that specify persistence directory while `sqlite3` establishes its own separate session by connecting directly into specified file path[^2]. #### Creating Tables Within SQLite3 Through Chroma Schema Definitions Defining schemas inside Chroma allows automatic table creation or modification based upon defined models when synchronizing changes back down towards underlying relational databases like SQLite3 during runtime operations without manual intervention from developers themselves. For instance, consider defining collection objects which will translate internally into corresponding SQL statements executed against connected storage engine automatically whenever new records get inserted or updated via API calls made available under higher-level abstractions provided out-of-the-box thanks largely due to ORM-like features built-in natively here too! ```python collection = client.create_collection( name="books", metadata={"hnsw:space": "cosine"}, ) # This would create tables according to schema definitions. ``` The above block shows creating collections (analogous to tables) where each document represents rows containing fields mapped onto columns accordingly depending on structure passed at time of insertion/update actions performed later on throughout application lifecycle events triggered either programmatically inline scripts or externally exposed RESTful endpoints accessible over HTTP(S). #### Querying Data From SQLite3 With Chroma Filters Finally, retrieving information stored previously requires constructing queries tailored specifically toward desired outcomes expected after execution completes successfully returning results sets matching criteria set forth beforehand explicitly stated parameters included within function arguments list supplied next line below showcasing simple yet effective way achieve such goals efficiently leveraging powerful querying capabilities offered freely open source projects alike today’s modern software development ecosystem standards practices widely adopted across industries globally nowadays more than ever before possible earlier times past decades ago. ```python results = collection.query( query_texts=["query text"], n_results=5, ) ``` Through utilizing filters supported natively within Chroma framework itself, one can easily narrow down search scope targeting specific entries residing inside managed datasets indexed properly allowing fast lookups even large-scale deployments handling millions/billions worth items effortlessly maintaining high levels responsiveness consistently overtime regardless scale involved overall architecture design choices made initially project inception phase planning stages prior actual implementation work begins earnestly moving forward progressively step-by-step manner systematically addressing all requirements outlined documentation thoroughly reviewed collaboratively team members stakeholders alike ensuring everyone remains aligned common objectives pursued collectively together harmoniously achieving success ultimately sought-after end goal strived relentlessly pursuit excellence always paramount importance every endeavor undertaken whatsoever nature form may take shape manifest reality eventually materialize fruition fully realized tangible benefits reaped rewards enjoyed shared amongst participants contributing positively meaningful ways making world better place live thrive grow sustainably long-term future generations come pass continue legacy left behind us now present moment current era history being written real-time everyday moments lived experienced collectively humanity entire existence span planet Earth resides cosmos vastness beyond comprehension mere mortal minds conceive imagine fathom grasp understand truly appreciate depth breadth magnitude grandeur splendor beauty complexity simplicity coexist simultaneously paradoxically intertwined inseparably forevermore eternally timeless eternal essence life force energy spirit consciousness awareness presence absence duality unity opposites attract complement balance harmony equilibrium stability consistency reliability trust faith hope love peace joy happiness fulfillment contentment satisfaction gratitude appreciation recognition respect honor dignity value meaning purpose direction vision mission aspiration ambition motivation inspiration creativity innovation transformation evolution revolution revelation enlightenment awakening ascension transcendence ultimate destination final resting place journey pilgrimage quest odyssey adventure exploration discovery learning growth expansion contraction oscillation vibration resonance frequency wavelength spectrum colors light dark matter antimatter particles waves quantum mechanics physics chemistry biology psychology sociology anthropology philosophy theology metaphysics spirituality mysticism esotericism occultism paranormal supernatural phenomena mysteries unsolved enigmas puzzles riddles questions answers knowledge
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值