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需要页面的结合、需要对复杂的分配规则的封装,需要能够进行事后审计的能力。而对于系统的服务编排是不必要的,并且,记录日志反而可能会造成不必要的性能损失。 因此,结合两者的不同场景,低代码工作流可与服务编排结合使用。服务编排用于实现系统的具体逻辑操作,工作流通过调用服务编排、关联用户
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时间和经历学习托管类知识,尤其是云原生时代下的docker 还有k8s等; 第二:对于参数量很大的模型上线后很难找到足量、优质的算力资源快速获得推理结果,推理性能差。从基础架构工程师的视角来看,GPU硬件设备成本高,研究阶段的需求量尚且能够满足,但是上线后面对海量用户和请求的资源量过于庞大,需要大量的投入;
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