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基于 Azure Functions 实现 iOS 应用的动态、版本化样式方案 基于 Azure Functions 实现 iOS 应用的动态、版本化样式方案
修改应用内一个按钮的圆角半径，从8pt改成12pt，需要多久？在真实项目中，这个答案可能是两周。这并非危言耸orit听：代码修改、多环境测试、打包、提交App Store审核、等待用户更新。整个流程漫长且充满不确定性。当产品或市场团队希望快
2023-10-27 移动端架构
iOS 开发 Azure Functions 样式方案 Server-Driven UI
集成Seaborn程序化可视报告的Spinnaker LLM MLOps流水线质量门设计 集成Seaborn程序化可视报告的Spinnaker LLM MLOps流水线质量门设计
在为大型语言模型（LLM）构建部署流水线时，一个核心的挑战是定义“完成”标准。传统的软件工程中，二进制文件通过单元测试和集成测试后，其行为是相对确定的。但在MLOps领域，尤其是LLM，模型的产出具有统计性，其质量评估本质上是一个多维度、充
2023-10-27 MLOps
Kubernetes MLOps Spinnaker LLM Seaborn
在CircleCI流水线中为Tornado服务实现mTLS证书的全生命周期管理 在CircleCI流水线中为Tornado服务实现mTLS证书的全生命周期管理
内部服务之间的通信安全，单靠VPC网络隔离是不够的。任何一个服务被攻破，整个内网就可能暴露在风险之下。零信任网络模型要求我们对每一次交互都进行显式认证，即使是发生在“可信”内网中的通信。mTLS（双向TLS）是实现服务间强认证的有效手段，但
2023-10-27 后端架构
Tornado mTLS CircleCI 构建与工具
构建基于 Packer 镜像的标准化 AI 服务单元集成 NestJS 与 BentoML on Ray 构建基于 Packer 镜像的标准化 AI 服务单元集成 NestJS 与 BentoML on Ray
团队里数据科学家交付的模型越来越多，但工程侧的部署效率却成了瓶颈。每个新模型都伴随着一套临时的 Flask API、一个手写的、充满“最佳实践”却无人维护的 Dockerfile，以及一套在 Wiki 上都找不到的部署脚本。结果就是，模型迭
2023-10-27 MLOps
Packer BentoML NestJS Ray
构建支持多模态召回的插件化推荐引擎Kit 构建支持多模态召回的插件化推荐引擎Kit
团队里不同业务线的推荐场景越来越多，一个痛点也愈发明显：每个新场景，无论是商品推荐、文章推荐，还是最近的图片素材推荐，我们都在重复搭建相似的数据处理、向量化、召回流程。代码库里充斥着大量高度耦合、难以复用的脚本，每次需求变更都像是在雷区里排
2023-10-27 架构与设计
Pinecone 推荐系统 Kit 插件化架构 向量数据库
基于gRPC-Go与SQLite实现异构基础设施的分布式控制面 基于gRPC-Go与SQLite实现异构基础设施的分布式控制面
管理一个由Apache Spark集群、需要动态防火墙规则的业务网关以及服务于不同团队的微前端门户组成的混合环境，其复杂性不在于任何单个组件，而在于它们之间交互的失序。运维脚本、人工审批流程和直接暴露的、风格迥异的API共同构成了一个难以维
2023-10-27 架构设计
Micro-frontends gRPC-Go SQLite Apache Spark 防火墙
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