Redis

使用FastAPI和Redis缓存加速机器学习模型服务

译者 | 李睿审校 | 重楼本文介绍了如何使用FastAPI和Redis缓存加速机器学习模型服务。 FastAPI作为高性能Web框架用于构建API，Redis作为内存中的数据结构存储系统作为缓存层。通过集成FastAPI和Redis，系统能快速响应重复请求，避免冗余计算，显著降低延迟和CPU负载。

6/16/2025 7:55:29 AM

李睿

使用FastAPI和Redis Caching加快机器学习模型推理

译者 | 布加迪审校 | 重楼Redis 是一款开源内存数据结构存储系统，是机器学习应用领域中缓存的优选。它的速度、耐用性以及支持各种数据结构使其成为满足实时推理任务的高吞吐量需求的理想选择。我们在本教程中将探讨Redis缓存在机器学习工作流程中的重要性。

5/14/2025 8:16:46 AM

布加迪

震惊！用 Redis+AI 模型实现秒级实时风控，这波操作太秀了

兄弟们，有没有遇到过这种情况：凌晨三点在某东抢购显卡，刚提交订单就提示"系统繁忙"，转头发现黄牛已经在海鲜市场挂出同款；扫码支付时突然弹出风险提示，非要验证人脸识别；更绝的是某银行APP，刚输完密码就收到短信提醒："检测到您的账户存在异常操作"——但此时您根本没动过手机。这些让人又爱又恨的操作背后，都藏着一个叫"实时风控"的技术妖怪。今天咱们就来扒一扒，这个妖怪是如何用 Redis 和 AI 模型在 0.1 秒内完成逆天操作的。

4/3/2025 9:30:56 AM

儒猿团队

DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求

DeepSeek 团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。该研究突破性地采用强化学习（Reinforcement Learning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。技术架构深度解析模型体系：DeepSeek-R1系列包含两大核心成员：DeepSeek-R1-Zero参数规模：6710亿（MoE架构，每个token激活370亿参数）训练特点：完全基于强化学习的端到端训练核心优势：展现出自我验证、长链推理等涌现能力典型表现：AIME 2024基准测试71%准确率DeepSeek-R1参数规模：与Zero版保持相同体量训练创新：多阶段混合训练策略核心改进：监督微调冷启动强化学习优化性能提升：AIME 2024准确率提升至79.8%训练方法论对比强化学习与主要依赖监督学习的传统模型不同，DeepSeek-R1广泛使用了RL。

2/3/2025 6:00:00 AM

dev

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