如何设计一个实时特征服务API,并在数毫秒内响应查询?
实时特征服务(Real-time Feature Serving)是现代机器学习系统中的核心组件,它必须在数毫秒甚至亚毫秒级别内响应在线推理请求。高延迟的特征服务会直接影响用户体验和模型决策的时效性。本文将深入探讨如何结合高性能内存数据库 ...
实时特征服务(Real-time Feature Serving)是现代机器学习系统中的核心组件,它必须在数毫秒甚至亚毫秒级别内响应在线推理请求。高延迟的特征服务会直接影响用户体验和模型决策的时效性。本文将深入探讨如何结合高性能内存数据库 ...
在现代智能座舱中,语音交互的体验直接决定了用户的满意度。传统的云端 ASR(自动语音识别)虽然识别精度高,但其固有的网络传输和全句等待时间,使得端到端延迟通常在数百毫秒甚至秒级,难以满足实时交互对“零延迟”的严苛要求。 本文将聚焦如何结合离...
在处理千万甚至上亿规模的向量数据时,传统的暴力搜索(如 IndexFlatL2)已经无法满足毫秒级的检索需求。FAISS 提供的倒排文件索引(Inverted File Index),即 IndexIVF,是解决这一性能瓶颈的核心技术。它通...