开源模型应用落地-业务优化篇(六)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了开源模型应用落地-业务优化篇(六)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、前言

    经过线程池优化、请求排队和服务实例水平扩容等措施,整个AI服务链路的性能得到了显著地提升。但是,作为追求卓越的大家,绝不会止步于此。我们的目标是在降低成本和提高效率方面不断努力,追求最佳结果。如果你们在实施AI项目方面有经验,那一定会对GPU服务器的高昂价格感到惋惜。一台基础的v100 24G的GPU云服务器就需要将近3,000元人民币/月。导致很多公司都希望尝试AI,但面对昂贵的服务器成本,只能退缩。接下来,让我们一起努力,对项目进行深度优化,探索更好的解决方案。

    通过“开源模型应用落地-业务优化篇(五)”学习,我们已经搭建了基于Redis的第一级缓存,本篇将尝试使用向量数据库Miluvs作为AI服务的第二级缓存。


二、术语

2.1、向量数据库

    向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的数据库系统。与传统的关系型数据库或文档数据库不同,向量数据库的设计目标是高效地支持向量数据的索引和相似性搜索。

    在传统数据库中,数据通常是以结构化的表格形式存储,每个记录都有预定义的字段。但是,对于包含大量高维向量的数据,如图像、音频、文本等,传统的数据库模型往往无法有效地处理。向量数据库通过引入特定的数据结构和索引算法,允许高效地存储和查询向量数据。

    向量数据库的核心概念是向量索引。它使用一种称为向量空间模型的方法,文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-835878.html

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