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Redis 的分佈式鎖（Distributed Lock）是一種利用 Redis 作為儲存媒介來控制多個應用實例之間對共享資源的訪問權限的機制， 它常用於避免多個服務同時修改同一筆資料，進而產生資料不一致的情況。
我們在「【資訊軟體知識】「鎖」的兩極化，樂觀與悲觀」有分享關於「鎖」的重要知識點
我們在「【🔒 Cache伺服器 - Redis】流式數據處理 - Redis Stream」有介紹關於Stream如何在串流架構下發揮作用， 這個主題我們要來分享一下如何像串流一般持續的部份更新JSON內容， 在開始進入主題之前， 我們先稍微簡介一下Redis JSON吧！
Redis JS
有時候我們的API會處理運算功能， 因此會設計為多機來進行分散運算的作業， 但問題來了！ 假設我們設計一個修改的API， 修改某個值， 但其它機器的API究竟要如何知曉並更新值呢？
這時候就需要來個通知與訂閱
我們在佇列系列主題有提到Queue的概念， 歡迎參考一下， 這會與我們的通知訂
我們在「【⚡ Cache伺服器 - Redis】 讓系統服務更加順暢的快取機制」 分享如何使用Docker架設Redis， 在進入此篇章之前也請您親自架設一遍， 這樣才能加深學習的效果， 接下來我們會使用Python這套程式語言進行示範與說明， 讓我們以實戰的方式來練習， 將技術內化為知識， 達到真
我們在「【⚡ Cache伺服器 - Redis】 讓系統服務更加順暢的快取機制」有介紹關於Redis的基本概念， 相信對於快取伺服器也具備一定的概念了， 而在「【⚡ Cache伺服器 - Redis】使用pub/sub來完成通知訂閱機制」也提到了如何設計pub/sub機制來完成通知與訂閱， 但某些情
這邊主要會分享我們在使用Redis的過程中常常會遇到的一些狀況與解決辦法， 因此這些實戰經驗真的非常寶貴， 也歡迎與我們分享您的不同作法， 讓我們一起學習吧！
對了！ 這個篇章我們會持續的將經驗談陸續更新上來， 敬請持續追蹤 😊。
關於Redis的篇章歡迎參考我們的：
【⚡ Cach
想像一下它是一個很快的筆記本 📕
Redis 是一個可以存放資料的地方，像字典一樣，你用一個「鑰匙」（key）去存或取一個「值」（value）， 但比一般的字典更厲害的是，Redis 可以處理各種資料類型，不只文字，還有清單、集合、甚至小地圖（hash）！
⚡ 超級快
它把所有資料放
我們在「【🔒 Python API框架篇 - FastAPI】Ep.1 啟航」稍微帶大家認識了FastAPI這個框架， 它讓我們快速的架設一個API服務， 並提供了許多標準化功能， 只要照著規範走就能快速的開發出來， 但開發出來之後， 我們會希望開放給一般使用者使用， 而一般使用者較能夠操作的媒介
我們在「【🔒 Python API框架篇 - FastAPI】Ep.1 啟航」稍微帶大家認識了FastAPI這個框架， 它讓我們快速的架設一個API服務， 並提供了許多標準化功能， 只要照著規範走就能快速的開發出來， 但我們除了能開發出應用之外， 也要設計的更人性化一點， API最重要的就是路由了
API是我們與其他系統介接的標準化規格， 那一份好的規格勢必要能夠達到引導與驗證的作用， 避免對方介接錯誤， 引發後續的災難性損失， 因此這一章節就是要教我們如何定義每個API的欄位怎麼填？ 資料型態是什麼？ 以及如何生成API文件。
我們在「【🔒 Python API框架篇 - Fas
Redis 的分佈式鎖（Distributed Lock）是一種利用 Redis 作為儲存媒介來控制多個應用實例之間對共享資源的訪問權限的機制， 它常用於避免多個服務同時修改同一筆資料，進而產生資料不一致的情況。
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精彩回顧
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何微調模型
建議先閱讀我們的 【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務
我們在「【💎 Message Queue - Kafka 案例篇】如何將檔案流上傳到minio - 完整檔案 」有分享到如何串接起kafka與minio， 雖然在minio上傳的部份尚未完成串流的部份， 但初步的橋接已經完成了， 接下來我們要分享的是如何串流到minio。
這個實現的關鍵點在
章節重點
架設minio
建立bucket
架設mlflow
透過mlflow上傳artifact
上一集「【 MLOps - MLflow】AI模型管理平台簡介」我們有稍微簡介一下MLflow的概念， 大致上我們知道MLFlow的Client與Server運作方式了，接著我們將試著以
歡迎來到「kafka 案例篇」， 這個章節我們來談談如何從kafka的主題訂閱檔案封包並上傳到minio，對於kafka是什麼並不熟悉的朋友， 也歡迎參考我們的「【🔒 Message Queue - Kafka】串流時代的超入門簡介」， 讓我們在串流時代的技術堆疊上能夠加入kafka的技能， 為即
我們在 【Python 軍火庫🧨 - websockets】傳送/接收音檔並轉換成numpy(基礎篇) 有聊到要如何透過Websocket來傳送音檔，但上一篇的作法是在Client端就進行音訊的解碼動作，這樣會有一個缺點，假設Client的機器運算效能較差，那麼運算的結果勢必會較慢出現，對於使用者
歡迎來到 【👌 程式碼質量案例】 系列， 這邊我們將分享實際開發過程中會遇到的程式碼難以維護的案例及解決方法， 期望透過這些技巧讓我們的產品更加的穩健也更容易於維護。
P.S 本篇會以Python程式語言進行示範， 其他語言的處理方式也雷同, 包括Javascript、Golang…等。
📖
歡迎來到 【🔒程式碼質量案例 】 系列， 這邊我們將分享實際開發過程中會遇到的程式碼難以維護的案例及解決方法， 期望透過這些技巧讓我們的產品更加的穩健也更容易於維護。
P.S 本篇會以Python程式語言進行示範， 其他語言的處理方式也雷同, 包括Javascript、Golang…等。
pip下載與安裝的過程太久嗎？ 網路斷線怎麼辦？ 內網需求怎麼達成？…， 相信這幾個心中的疑問在我們開發Python的過程中都會遇到， 尤其是一個完整的套件需要依賴上千百種的額外套件時， 這個過程真的是非常久啊！ 難道我們不能加速嗎？ 看到這篇的您非常的幸運， 我們會實際教您如何架設本地端的Pyth
⏳ 精選好文歡迎收藏學習...
什麼是MQ？ 🎁 送給你以下三篇基礎...
【Message Queue】 井然有序的排隊機制 - 基本介紹
【Message Queue - RabbitMQ】模型架構
【Message Queue - RabbitMQ】 不斷的試誤…, 用Docker來
目的
當消費者和生產者在某個節點故障之下還能夠正常運作。
增加多個節點來擴展訊息的吞吐量。
簡單來說就是打群架，透過多台主機的方式處理龐大的訊息量。
集群的模式有哪些？
Cluster：
不支持跨網段。
可以隨意動態增加/減少。
目前常用的方式。
Federation： 應用
精彩回顧
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器
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關於Airflow是什麼， 歡迎參考「🔒 阿Han的軟體心法實戰營 - MLOps」， 在開始之前我們也推薦以下兩篇給您閱讀：
【🔒 MLOps - Airflow】使用docker compose架設Airflow
【🔒 MLOps - Airflow】使用DAG流程呼叫Docker O
當我們在開發AI應用程式的時候， 常常會使用到onnx， ONNX 是一種開放標準格式，允許不同深度學習框架（如 PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn）之間互通，使模型可以在不同平台上運行，而 ONNX Runtime 則是一個高效能的推理引擎，專門用來加速 ONNX
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器」有分享如何使用Docker來架設GPT-SoVITS的TTS API服務， 但過程中我們卻遇到了一些困難， 相信有深入使用這套TTS服務的朋友應該難免也會遇到這類的問題， 期望透過我們的分享幫助到正在遇到困難的你！
首先我
我們在「【🤖 cursor AI】如何在ubuntu 24.04安裝」有分享如何在Ubuntu安裝cursro這套AI編輯器， 使用起來大幅度的提昇開發效率， 但仍有些問題點需要克服， 比如說： LLM壓根不知道我們的數據庫長怎樣啊？ 怎麼分析結構呢？ 假設文檔又不足的狀況下更是艱辛， 如果LLM
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務」分享了語音合成技術， 該套GPT-SoVITS也非常的出色， 但效能有點不是非常理想， 加上需要GPU才能達到較佳的體驗， 如此一來成本就會有點高了， 因此我們找了另外一套MeloTTS， 這一套強調CPU推理非常的快！
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器」分享如何架設API V3版本的TTS服務， 但發音的部份似乎只有早期的API版本才使用到g2pw這類的技術， 因此我們可能會需要將API退回舊版， 在這裡我們也整理了早期版本api與api_v2的一些差異， 期望幫助到正在面臨選
cursor這個編輯器已經是軟體開發過程中必備的工具了， 有了AI的幫忙，讓我們的開發效率迅速提升， 但在Linux系統的安裝會稍微複雜一些， 因此我們就將我們安裝的過程進行整理與分享， 期望能幫上需要的朋友 😊。
下載安裝包
首先我們到官網 https://cursor.so 主畫面就會
精彩回顧
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器
以上是我們過往分享過關於 https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS 的分享文章， 這次我們要來試試fine
建議閱讀
在開始之前， 建議您先閱讀以下篇章， 相信當您開始大量使用Airflow作業時， 難免會需要儲存空間的方案， 像是今天的主角minio就是其中之一， 而我們會建議您先閱讀相關篇章也是有道理的， 因為我們推薦的方法是盡量以容器化為導向來進行Airflow自動化流程的作業， 避免干擾到主機的
🤔 簡單且靜態就足夠了？
相信我們在開發Python應用程式的過程中， 常常會借用Enum來定義我們可能的選項， 就像顏色紅、綠、黃會有這樣的結構：
class Color(str, Enum):
RED = 'red'
GREED = 'green'
YELLOW = 'yel
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