MediaPipe Hands性能测试:极速CPU版评测
2026/1/13 14:18:52
AI可视化编排平台的开发需遵循“需求锚定→架构设计→核心模块开发→集成测试→部署运维→迭代优化”的全流程,需兼顾前端可视化交互体验与后端编排引擎的稳定性、高性能。以下是分阶段的详细开发步骤:
这一阶段的核心是明确平台定位,避免功能冗余,确保开发方向与目标用户需求匹配。
| 核心功能模块 | 具体需求点 |
|---|---|
| 可视化编排画布 | 拖拽式组件操作、节点连线、流程缩放/分层、实时语法校验 |
| 组件库管理 | 内置AI/数据/工具组件、自定义组件注册、组件版本控制 |
| 流程执行引擎 | DAG调度、并行/串行执行、条件分支/循环、失败重试/断点续跑 |
| 模型与工具集成 | 模型服务化调用、外部API接入、函数调用(Function Call)协议适配 |
| 监控与日志 | 流程运行状态可视化、资源占用监控、日志查询/导出 |
| 权限与协作 | 角色权限管理(RBAC)、流程共享、版本回溯 |
| 技术层面 | 推荐选型 | 选型理由 |
|---|---|---|
| 前端可视化 | React + D3.js + Ant Design | D3.js擅长流程图渲染,Ant Design提供成熟组件库 |
| 后端API | Go(Gin/echo) | 高并发性能优异,适合做调度引擎与服务网关 |
| 编排引擎 | Go-Workflow/Kratos(流程调度)+ LangGraph(AI流程扩展) | 兼顾通用流程与AI任务的灵活性 |
| 模型服务化 | TorchServe(Python)+ Go-MLServer | 支持多框架模型,提供标准化推理接口 |
| 数据存储 | PostgreSQL(流程配置/元数据)+ Redis(状态缓存) | 关系型数据库适合结构化数据,Redis提升状态查询效率 |
| 容器化部署 | Docker + K8s | 支持环境隔离与弹性伸缩,适配云原生场景 |
基于需求分析,设计分层架