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時(shí)間慢，針對(duì)衛(wèi)星的高清圖片無(wú)法很好的進(jìn)行識(shí)別。 為了解決遙感衛(wèi)星執(zhí)行AI推理任務(wù)的以上挑戰(zhàn)，我們?cè)谘葜v中分享了基于Sedna的邊云協(xié)同推理系統(tǒng)。解決思路如下： • 部署邊云協(xié)同AI模型。邊側(cè)（遙感衛(wèi)星）部署小模型，云側(cè)（地面GPU服務(wù)器）部署大模型； • 難例上云。邊側(cè)小模型推理來(lái)自：其他![]()
如果向量索引所需的堆外內(nèi)存超過(guò)熔斷線，查詢時(shí)索引的緩存管理器會(huì)頻繁進(jìn)行索引的換進(jìn)換出操作，導(dǎo)致查詢變慢。通過(guò)適當(dāng)調(diào)大熔斷線的配置，可以避免因內(nèi)存不足導(dǎo)致的查詢頻繁觸發(fā)熔斷（如日志提示“CircuitBreakingException”）。 操作 堆外內(nèi)存熔斷線的默認(rèn)值是80%，可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行調(diào)整：來(lái)自：幫助中心![]()
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