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怎么搭建一个行业级人脸识别服务系统(二)

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苏钢
4.4

我的上一篇文章《怎么搭建一个行业级人脸识别服务系统》,主要讲解了系统整体框架、技术实现、模型以及搜索引擎的性能优化思路。做一个行业级服务系统,问题远远不止于此,随着系统的深入使用,会暴露出很多其他问题。其中,性能问题首当其冲。本场 Chat 我主要来深入讲解下工程上遇到的更多技术问题,以及解决问题的思路。

本场 Chat 主要讨论的问题包括:

  1. 行业级人脸识别服务系统整体实现框架回顾
  2. 基于数据安全:MongoDB 副本集群的使用
  3. 1:N 搜索的业务需求,以及背后涉及的缓存查询设计(Reids 的应用)
  4. Nginx 轮询机制以及实际使用中遇到的超时问题
  5. Gunicorn 使用多线程时遇到的坑
  6. 性能问题汇集:
    • 操作系统打开文件数过小
    • 编写多进程执行函数遇到的坑
    • Mxnet 模型推理不支持多线程,怎么办?
    • 人脸识别批大小设置多少合理?
    • Gunicorn 该设置多少线程数?
    • 客户端调用批量入库接口,多少并发度合适?
  7. 其他细节问题:
    • Docker 批量操作脚本编写
    • Python logger 日志如何使用
    • 图片 URL 无法解析,怎么办?
    • 入库时重复入库,怎么办?
    • Mongodb 数据迁移踩过的坑

本文适合有一定深度学习基础和工程实施经验的技术开发者,文中会涉及很多踩过的坑,并给出应对措施,希望对从事人脸识别应用的伙伴们有所帮助。

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