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在实时AI功能场景下,大厂怎么控延迟+成本 ⭐ S|Situation 如果是在QQ个性装扮这种超大DAU场景下做实时文生头像,我的判断是:难点不在于“模型能不能跑”,模型一定是能跑的;真正的挑战在于 超大并发下,如何同时稳住用户体验和整体成本。在这种体量里,任何一次设计失误,都会被并发和GPU成本无限放大。 ⭐ T|Task 我的核心目标会先想清楚两件事: 第一,什么叫“实时”; 第二,哪些请求值得消耗高成本算力。 我会认为实时并不等于“一次就生成到最好”,而是用户在2秒内能看到方向正确的反馈。高清、细节补齐可以慢一点,8–15秒其实是用户可接受的。只要这个判断成立,系统层面就有非常大的设计空间。 ⭐ A|Action 基于这个判断,我会把整个生成流程拆成两段式: 第一段:极速预览 用低成本、低延迟的方式,先给用户一个大概效果,让他快速确认风格和描述是不是自己想要的。这一段本质上是在 替系统筛用户:很多用户看到预览不满意,直接改词或离开,从而挡掉大量没必要继续烧 GPU 的请求。 第二段:高清精修 只有当用户明确点击“生成高清”,才进入高质量生成流程,把细节补齐。这样切一刀之后,真正高成本的请求只剩下一小部分。在资源层面,我会把GPU当成稀缺资源来运营: 用户分层:新用户/非会员默认只有预览;高清生成限次或排队;会员走优先队列、质量更高;体验不牺牲,但成本按价值付费。 在高并发场景下,不强撑系统:预览走在线低延迟;精修全部异步化、走后台任务;高峰期可动态提高门槛,甚至只开放预览,确保系统不崩。 在成本优化上:GPU批量化处理短时间请求;常见风格和参数尽量复用;用户反复生成时优先复用历史或相近结果;小模型做预览,高清阶段再补质量;低分辨率先出图,再用超分拉细节;整体成本明显低于每次完整跑一遍。 前端体验上,我会持续给用户明确反馈:当前是在理解文本、生成草图还是高清渲染,失败也有兜底方案,比如模板头像或保留任务稍后重试。 最后一块是风控前置:违规内容、刷接口行为一定在前面拦截,不能让GPU去白跑这些请求,这既是安全问题,也是非常现实的成本问题。 ⭐ R|Result 整体来看,我会把这个能力设计成一套“两段式生成 + 按人群给质量+高峰自动降级” 的在线系统。用户可以先快一步看到结果,真正烧钱的算力只留给高意愿用户,在QQ这种体量下,体验和成本才 #大模型 #互联网大厂 #求职 #面试题
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