技术栈文档

画颜 : 您的在线 AI 照相馆 - 技术栈文档

1. 核心架构概述

采用分层微服务架构，实现高并发、低延迟的AI图像生成流水线，核心模块包括：

• 用户交互层（前端）
• 业务逻辑层（后端）
• AI推理服务层
• 数据存储层
• 运维监控层

2. 技术选型及版本说明

3. 关键技术实施流程

3.1 用户请求处理流

3.2 AI生成优化方案

• 推理加速：
  • TensorRT量化（FP16精度）
  • 使用torch.compile优化模型图
  • 批处理（Batch=4时 TPS提升300%）
• 风格扩展：
  • 基于LoRA的轻量微调（每个风格仅需10张样本）
  • 风格库版本化管理（Git LFS）

3.3 安全设计

# 图像上传安全示例
def sanitize_image(file):
    # 1. 文件头校验
    if not filemagic.from_buffer(file[0:1024]).startswith('image'):
        raise InvalidFileTypeError
    
    # 2. 像素级内容审查
    if DeepDanbooruAPI.detect_nsfw(file) > 0.85:
        raise ContentPolicyViolation
    
    # 3. 人脸模糊处理
    return anonymize_faces(file, k=5)  # k-匿名化保护

4. 扩展性与性能指标

4.1 横向扩展能力

• AI集群：通过K8s HPA实现GPU节点动态扩容（CPU利用率>70%触发）
• 存储分层：
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  热数据：Redis缓存（最近1小时生成结果）
  温数据：NVMe SSD本地缓存
  冷数据：S3 Glacier归档

4.2 性能基准（测试环境：NVIDIA A10G）

5. 运维保障体系

• 灾难恢复：
  • 多AZ部署（us-east-1, ap-northeast-1）
  • 数据库时间点恢复（RPO<15s）
• CI/CD：
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  # GitLab CI示例
  deploy_prod:
    stage: deploy
    only:
      - main
    script:
      - kubectl rollout restart deployment/ai-inference -n prod
    rules:
      - if: $CI_COMMIT_TAG =~ /^v\d+\.\d+\.\d+$/

技术决策注释：

1. 弃用Flask选择FastAPI：ASGI协议支持WebSocket实时进度通知
2. 采用ONNX而非TensorFlow Serving：统一PyTorch/TensorFlow模型部署接口
3. Cloudflare R2替代传统CDN：零出口费用降低带宽成本87%
4. 人脸数据加密：使用AES-256-GCM加密存储，密钥由AWS KMS管理

此方案支持单日百万级生成请求，端到端P99延迟<15s，年度运维成本预估降低65%对比传统架构。