轻量特征存储架构优化 RAG 训练阶段读取性能与版本同步速度 大家好！今天我们来聊聊如何通过轻量特征存储架构来优化 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 训练阶段的读取性能和版本同步速度。RAG模型在训练过程中，需要频繁地读取和处理大量的特征数据，这对于存储系统的性能提出了很高的要求。传统的关系型数据库或者大规模的分布式存储系统，虽然能够满足存储需求，但在读取性能和版本同步方面存在一些瓶颈。因此，我们需要一种更加轻量级、高效的特征存储架构来应对这些挑战。 1. RAG 模型训练的性能瓶颈分析 在深入讨论优化方案之前，我们先来分析一下RAG模型训练过程中可能遇到的性能瓶颈： 数据量大： RAG模型通常需要处理大量的文本数据，例如文档、网页、知识库等等。这些数据经过特征提取后，会产生大量的特征向量，存储和读取这些向量需要消耗大量的计算资源和存储空间。 读取频繁： 在训练过程中，RAG模型需要不断地从存储系统中读取特征向量，用于计算相似度、生成答案等等。如果读取速度慢，会严重影响训练效率。 版本同步： 随着数据的不断更新，特征向量也需要不断地更新。如何保证 …
如何用轻量模型实现高频实时任务的边缘侧加速
好的，下面我将以讲座的形式，深入探讨如何利用轻量模型实现高频实时任务的边缘侧加速，并辅以代码示例，力求逻辑严谨，语言通俗易懂。 讲座：轻量模型边缘侧加速高频实时任务 大家好！今天我们来聊聊一个热门且实用的技术话题：如何用轻量模型实现高频实时任务的边缘侧加速。在物联网、智能制造、自动驾驶等领域，实时性至关重要。将计算迁移到边缘侧，结合轻量模型，能够显著降低延迟，提升系统响应速度。 一、边缘计算与轻量模型的必要性 边缘计算的优势： 低延迟： 数据在本地处理，避免了网络传输带来的延迟。 高带宽利用率： 减少了对中心服务器带宽的压力。 数据隐私： 敏感数据无需上传云端，降低了泄露风险。 高可靠性： 在网络不稳定或中断的情况下，边缘设备仍能独立运行。 轻量模型的需求： 计算资源受限： 边缘设备通常计算能力有限，无法运行复杂的深度学习模型。 功耗限制： 边缘设备通常采用电池供电，需要控制功耗。 存储空间限制： 边缘设备的存储空间有限，无法存储大型模型。 实时性要求： 高频实时任务对模型的推理速度有严格要求。 二、轻量模型选型与优化 常见轻量模型架构： MobileNet系列： 基于深度可分离卷积， …