互联网架构图谱

flink

Flink 的核心就一句话：处理源源不断产生的数据流。

工具

树形结构数据 闭包表Closure Table

GPU类型：g5.xlarge（NVIDIA A10G，24GB显存）或p3.2xlarge（V100，16GB显存），根据模型大小调整（如13B模型需g5.2xlarge）CPU≥16核，内存≥64GB（用于加载模型和缓存）可选优化：使用量化工具（如bitsandbytes）将模型从FP32转为4/8位整数（INT4/INT8），降低显存占用（7B模型INT4仅需约6GB显存）编写推理脚本（in

阿里云

集成

图像预处理（去噪/裁剪）、数据增强（旋转/翻转）、CNN模型构建（ResNet迁移学习）、模型训练与评估、模型存储（MinIO）：API网关、缺陷检测服务（调用CNN模型）、质检系统集成（缺陷标注/统计分析）、分拣控制系统（PLC联动）、监控告警CNN（卷积神经网络）是专为图像设计的深度学习模型，通过局部感知（卷积核提取局部特征）、权值共享（减少参数）、层次化特征提取（浅层边缘→中层纹理→深层语义

监控系统（Grafana）实时展示分类准确率、PSI（特征分布漂移）、API错误率，若PSI>0.25（数据分布变化），自动触发模型重训（Airflow调度算法团队重训流程）feature_store/feature_repo/features.py（定义实体、特征视图、在线/离线特征，业务团队通过此调用）（2）算法团队：SVM-RBF核模型训练（model_training/svm/train_