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小白LinuxLab

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Developer,关注技术原理与工程落地,主要关注Linux系统,分享云资源实践、自动化运维及真实项目复盘;关注技术选择背后的成本与边界。愿与认真做事的人一起长期成长。

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⌖ 江西 · 南昌 ▣ 加入时间:2026-04-13

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asyncio重构Flask接口:Web API并发性能从50到1800 QPS的改造记录

一个基于Flask+Requests的聚合查询接口,在8核8G机器上压测QPS仅50,TP99高达480ms。通过引入asyncio+aiohttp替换同步IO,并利用`loop.run_in_executor`保留少量CPU密集计算,最终QPS提升至1850,TP99降至32ms。本文记录完整改造链路,包含asyncio.Semaphore限流、连接池复用、超时控制三个关键动作,并附上wrk压测

asyncio重构Flask接口:请求耗时从800ms降至150ms

某次压测发现订单查询接口在50并发下P99耗时高达820ms,数据库连接池被打满。改用asyncio + aiohttp + asyncpg重构后,P99降至152ms,吞吐量提升4.7倍。本文记录完整改造过程,包括事件循环策略调整、数据库连接池复用、协程超时控制等关键细节,并附上改造前后的火焰图对比和JMeter压测数据。适合已经掌握asyncio基础语法、但未在真实项目中大规模落地的开发者参考

从入门到实战:2025年AI大模型学习路线与避坑指南

本文基于个人学习与项目落地经验,梳理了从零基础到能独立部署、微调大模型的学习路径。涵盖基础理论、关键框架(PyTorch、Transformers)、实战案例(LoRA微调、RAG搭建)以及常见踩坑点,适合准备入局AI的开发者参考。

深度学习模型部署血泪史:PyTorch转ONNX踩坑与性能优化实录

本文记录了一次将PyTorch语义分割模型转ONNX并在TensorRT上部署的完整过程,详细剖析了动态尺寸、算子兼容、精度对齐等三大典型坑点,并给出可复现的解决方案与性能优化数据,适合有模型部署需求的开发者参考。