大模型应用面临资源需求波动大、GPU成本高、运维复杂等问题，Serverless架构提供了一种按需付费、自动扩缩容的解决方案。本文通过"咖啡店经营"类比，提出大模型Serverless架构的四大设计原则：按事件类型拆分函数、模型与函数解耦、分层扩缩容策略和全链路异步化。文章详细解析了函数服务、API网关、对象存储等六大核心组件，并以电商标题生成为例，展示了实时推理流程和冷启动优

ProtoBuf(protocol buffers) 是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据的方法，它可用于（数据）通信协议、数据存储等。,是一种灵活，高效，自动化机制的结构数据序列化方法比XML更小,更快,更为简单。本项目主要是OpenHarmony系统下以 protobuf.js 5.0.3 为主要依赖开发，主要接口针对OpenHarmony系统进行合理的适配研发。

本文是对分布式任务调度之系统服务管理中的一些基础框架、数据和操作总体概述，包含底层内存管理、底层队列操作、底层线程管理、时间操作、令牌桶操作、vector操作、系统功能存储结构等。这也是Samgr部分中的最后一个子主题。它们作为底层操作为上层服务和功能间的交互提供相应的支持。分析思路采用1篇总体概述+n篇代码标注的方式进行技术分享。在本文中提到的数据结构或函数的详细分析可以在文末的附录中找到，其中

本文探讨了大模型应用开发中的模型服务架构设计，分析了核心组件（推理引擎、模型管理、负载均衡和缓存机制）及其优化策略。介绍了分布式推理架构和高可用设计方案，并详细阐述了性能优化技术如PagedAttention、连续批处理和量化。通过电商（淘宝星辰大模型）和金融科技（京东京小贝）案例展示了行业应用实践。最后提供了vLLM模型部署和健康检查的代码示例，为开发者提供了全面的模型服务设计指南。

摘要： TensorFlow与Keras作为深度学习领域的核心工具，分别扮演“底层引擎”与“高层接口”的角色。TensorFlow提供张量计算、自动微分和硬件加速能力，适合处理复杂模型（如RNN销量预测）；Keras则以模块化设计简化开发流程，5行代码即可构建手写识别模型。两者深度融合后，既能通过Keras快速原型开发，又能利用TensorFlow实现分布式训练与自定义扩展。本文结合线性回归、MN

决策树是一种直观易懂的监督学习算法，适用于分类和回归任务。其构建核心是基于信息增益、信息增益率或基尼指数递归划分数据，使子集尽可能纯净。本文通过天气预测实例详细演示了决策树的构建过程，并分析了其优缺点：优点是直观、通用且训练快，缺点是易过拟合和对数据敏感。改进方法包括剪枝和集成学习（如随机森林）。决策树因其透明性和广泛适用性，成为机器学习领域的重要工具。

Stacking算法是一种集成学习方法，通过"两层模型接力"提升预测精度。它先训练多个不同类型的底层模型（如决策树、回归模型等）获取数据特征，然后将这些模型的预测结果作为新特征输入上层模型进行最终预测。该方法优势在于显著提升模型性能和高灵活性，但存在训练复杂度高和过拟合风险。文章通过电商销量预测案例形象展示其应用，并提供了Python代码示例详细解析实现过程。Stacking算

逻辑回归：数据驱动的分类利器 逻辑回归是机器学习中最基础实用的分类算法，广泛应用于电商推荐、内容推送等场景。它将线性回归结果通过Sigmoid函数映射为概率，设定阈值实现分类决策。核心优势在于原理简单、计算高效、参数可解释性强。实际应用中，逻辑回归可用于广告点击预测、用户流失预警等业务问题。尽管存在线性假设的局限，但通过特征工程和正则化可有效优化。作为入门必学算法，逻辑回归是构建复杂模型的基础，建

传统框架如同人工分拣，每次只能处理一件包裹，效率低下；JAX则像自动化分拣流水线，能同时处理成百上千件包裹，并且根据传送带的拥堵情况（梯度）自动调整速度（参数）。向量化计算：将数据批量处理，大幅提升运算速度；自动微分：无需手动推导公式，自动计算梯度，加速模型训练；硬件适配：无缝对接CPU、GPU甚至TPU，充分释放硬件性能。通过这些特性，JAX让复杂的深度学习任务变得高效且易于实现。JAX以其强大

基于RAG与向量数据库的智能问答系统构建 RAG（检索增强生成）技术通过结合外部知识检索与生成式AI，解决了大模型知识滞后、幻觉和私有数据安全三大痛点。向量数据库作为RAG的"记忆中枢"，能高效存储和检索非结构化数据的向量表示。本文详细解析了RAG与向量数据库的协同工作机制，包括离线建库（数据收集、文本分块、向量化）和在线问答（向量检索、答案生成）全流程，并对比了主流向量数据库