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团队的算法工程师扔给我一个 Git 仓库地址和一个 model.pkl 文件，说：“模型更新了，帮忙上线吧。”我问他这次更新的效果怎么样，他说：“效果嘎嘎好，在我笔记本上准确率提高了5个点。”我再问他，这次用的训练数据是哪一批？特征工程的逻

2023-10-27 MLOps

Scikit-learn Tekton Kubernetes CI/CD

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我们团队的 monorepo 仓库，前端部分由超过四十个基于 Chakra UI 的 React 包构成。最近两个月，CircleCI 上的合并前检查（包括 lint、test 和 build）时间从可接受的15分钟悄然增长到了令人难以忍受

2023-10-27 DevOps

Babel Loki Chakra UI CircleCI 可观测性

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一个常见的工程误区是将 MLOps 流水线等同于常规的 CI/CD。模型训练与部署的生命周期远比构建一个二进制包复杂，其核心区别在于对“状态”的依赖。一个无状态的流水线只能执行重复性任务，而一个生产级的 MLOps 系统必须能够回答：当前生

2023-10-27 MLOps

Scikit-learn Tekton Hugging Face Transformers 状态管理

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在分布式系统中，一个看似简单的API调用背后，网络延迟、瞬时故障或客户端重试逻辑都可能导致同一请求被多次发送。对于一个普通的读请求，这通常无伤大雅。但对于一个修改系统状态的写操作，例如“为用户账户充值100元”，重复执行将直接导致数据不一致

2023-10-27 后端架构

Event Sourcing API 设计 gRPC-Go Domain-Driven Design 幂等性

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项目初期的需求很明确：搭建一个能同时支撑在线实时推理和离线模型训练的计算机视觉（CV）特征平台。在线路径要求毫秒级延迟，用于服务直接调用的特征提取；离线路径则要处理 PB 级的历史图像数据，为算法团队生成训练数据集。整个系统部署在 Kube

2023-10-27 云原生

Kubernetes gRPC-Go CV Presto / Trino Cilium

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问题起源于一次复盘。我们传统的后端性能压测，例如使用 JMeter 或 k6，虽然能精确模拟 API 负载，但完全忽略了一个关键环节：真实的用户体验。现代 Web 应用的性能瓶颈早已不单单是服务端响应时间，前端渲染、JavaScript 执

2023-10-27 架构与设计

NoSQL Go Playwright NATS 分布式系统