模型调用里来回传的不只是问题,还有答案、用户身份、业务上下文。这些数据在公网上裸奔,等于把商业机密摊给沿途每个节点看。加密传输就是让这段链路上的内容只有通信双方能解读。 传输层加密走 TLS。业务侧到中转节点、中转节点到上游模型,两段都跑加密通道,数据在离开内存进入网络的一刻就被加密,中间任何转发设备拿到的都是密文。明文只在两端的内存里短暂存在,不在链路上停留。 TLS 版本要够新。老的协...
让人头疼的是链路不稳定。业务服务器直连大模型官方接口,请求要穿运营商骨干网、过多个交换节点,末端才到模型机房,任何一跳拥塞都会拖慢响应,高峰时段尤其明显。对在线对话、实时审核这类业务,几百毫秒的抖动用户都能感觉到。 中转服务把链路这件事接过去。平台在多地部署接入节点,和上游模型服务之间走专线或优化过的骨干通道,绕开公网拥堵段。业务侧只要连到最近的中转节点,剩下的长链路由平台处理,端到端延迟比...
选大模型这件事,很多团队一开始看榜单,谁排名高就接谁,上线两周发现答得准但太慢,或者便宜但格式乱,又得重做一遍接入。真正该先问的是:自己的任务到底长什么样。 任务类型决定模型选型的第一条线。写营销文案、做客服问答、跑代码生成、做文档摘要,这几类对模型能力的要求完全不同。对话闲聊类用 7B 到 14B 级别的模型往往够用,代码和复杂推理要上 30B 以上或者厂商的旗舰款。把任务拆开看,而不是找...
把大模型 API 调用放进生产环境,最先被问到的不是"模型效果怎么样",而是"半夜某个节点挂了业务会不会断"。单点直连上游厂商的做法,路由全压在一台机器上,这台机器一旦维护或者网络抖动,调用方就会集体超时。多节点部署把请求分散到若干地域和可用区的实例上,单点故障不再影响整体。 节点分布的第一层是地理隔离。在北京、上海、广州等不同地域各放一组网关实例,某个地域的机房割接或者运营商链路异常时,流...
每次有人问我"多线和BGP不都是一个意思吗,凭啥BGP贵那么多",我都得先叹口气。这俩名字确实容易混,但混着理解去谈方案,签完合同容易后悔。 先把"多线"说清楚。它指的是机房接入了两家或三家运营商的带宽,比如电信加联通叫双线,再加移动就是三线。用户访问时,靠DNS解析或者策略路由,把电信用户指到电信出口、联通用户指到联通出口,好歹比单线那种"电信用户访问联通机房卡半天"强。 说白了,多线解...
有个做电商的客户,平时日均五千单,按这个量配的机器。双十一他拍脑袋觉得翻三倍够用,结果零点峰值冲到二十多万单,订单系统直接卡死,半小时内丢了不少单。后来复盘,问题不在机器不够,是整条准备链路上都不够早。我把一份倒推时间线整理出来,照着走,起码不会在零点翻车。提前八周:先把真实峰值算清楚别拿平时日均乘个倍数就完事。电商大促的流量曲线极陡,零点到两点是尖峰,其余时间可能只有峰值的零头。比较稳...
第一次租服务器的人,十个里有八个是这么干的:打开服务商页面,看哪个配置高、价格低,闭眼下单。等我后来帮他们复盘,发现要么性能浪费一半,要么大促当天卡到页面都打不开。选配置其实没有标准答案,但新手踩的坑基本就那几个。我把它拆成三步,照着走一遍,至少能避开八成的坑。 第一步:先问业务量,别一上来堆硬件 配置不是越高越好。一个做企业品牌展示的官网,日均几百访问,2核4G跑得稳稳的;可有人非上16...
商业的进步,不是又多了一个新概念,而是又少了一道门槛。9月9日,郑州中原科技城人工智能科技园,一场由河南省人工智能协会主办,百度智能云和腾佑科技联合承办的“AI盛惠·智创未来”人工智能实战交流会如期举行。Opening Speech开 场 致 辞这场会议不是寻常会议的理论宣讲,而更像一场面向企业经营实际的“算账会”。相比AI最炙手可热的技术突破点进展,大家更关心的是:AI能否帮企业多拿订单、少花...
一家做电商问答的团队算过一笔账:每天三十多万次"这是什么材质""几天发货"这类问题,八成以上是重复或高度相似的。直连大模型,每一次都现算,token 哗哗地走。后来他们在中转层加了语义缓存,相似问题直接返回上次的答案,一个月下来调用量砍掉近四成,账单跟着瘦了一圈。 智能路由省的是"选错模型"的冤枉钱。不同任务对模型能力的要求差很多:挑个商品标题用轻量模型就够了,写一份售后的法律话术得上大模型...