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百度内容理解推理服务FaaS实战——Punica系统

作者 |百度内容生态研发团队 导读 内容理解推理服务是内容理解数据流上的多个推理服务的集合,对来自百家号、好看、全民、直播等多个发文方的文本、图片、视频等内容进行理解,并标记内容标签,为百度Feed信息流、搜索等C端用户提供内容。长期的业务迭代,积累了近千推理服务,存量服务的运维管理和新增服务的高效接入,是非常有挑战性的工作,本文基于实际工作经验分享Punica系统是如何提升业务迭代效率和服务稳定性的。 全文5106字,预计阅读时间13分钟。 01 背景 内容理解服务是对百家号、好看、全民、直播等多个发文方的文本、图片、视频等内容进行理解,并标记内容标签,为百度Feed信息流、搜索等C端用户提供内容,例如,自媒体用户在百家号提交了一篇关于美食的文章,经过内容理解的推荐策略服务,会进行理解并标记美食标签,然后Feed信息流会基于内容标签和浏览用户的爱好进行匹配推荐。 内容理解服务是架构统一微服务推理框架,不同业务自建服务App,在架构平台上注册和管理,基于PaaS进行调度,共有近千的CPU和GPU类型的服务App。在业务接入、迭代、运维过程中存在如下问题:在开发阶段,推理框架参数多、配置...

连接 AI,NebulaGraph Python ORM 项目 Carina 简化 Web 开发

作者:Steam & Hao 本文整理自社区第 7 期会议中 13‘21″ 到 44’11″ 的 Python ORM 的分享,视频见 https://www.bilibili.com/video/BV1s8411N7Cw 在做业务开发时,NebulaGraph Python ORM 项目作者:Sword Elucidator(下文简称:Hao)发现图数据库在某些场景下有比较不错的应用实践,而 NebulaGraph 是他觉得不错、较为先进的一款图数据库产品。在 Hao 的开发过程中,他发现:虽然图数据库被应用在多个业务场景中,但对于像是 App 开发之类的 ISO/OSI 高层实践的话,nebula-python 之类的客户端就略显笨重。 而 ORM 作为一个能简化 CURD 操作、免去繁琐的查询语句编写的存在,是被广大的 Web 开发者所熟知。但是,目前 NebulaGraph 社区有 Golang 版本的 ORM norm、Java ORM NGBatis 和 graph-ocean 唯独没有 Hao 所熟悉的 Python 语言的 ORM。 于是,做一个 NebulaG...

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