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哈囉，我是阿Han，是一位 👩💻 軟體研發工程師，喜歡閱讀、學習、撰寫文章及教學，擅長以圖代文，化繁為簡，除了幫助自己釐清思路之外，也希望藉由圖解的方式幫助大家共同學習，甚至手把手帶您設計出高品質的軟體產品。
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由新到舊
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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
當我們的系統發展到一定程度時， 難免會面臨到正式上線的問題， 要如何讓維運更加簡易呢？ 尤其隨著複雜的客製化配置的出現時， 我們應該如何有效的管理， 甚至驗證配置是否如預期資料型態、格式…， 而正好 pydantic 可以滿足這樣的需求， 就讓我們來看看怎麼使用吧！
需安裝的套件
pip i
要如何使用unicorn啟動多個FastAPI服務， 歡迎參考我們的「【💊 Python的解憂錦囊 - FastAPI】如何啟動多個Workers」。
當我們試著設計帶入模組化時…
我們在「【💊 Python的解憂錦囊 - FastAPI】使用 lifespan 來共享資料與管理生命週期
我們在「【🔒 Python API框架篇 - FastAPI】Ep.1 啟航」有說明如何使用uvicorn來啟動FastAPI服務， 假設今天我們的API是一個CPU密集型的運算服務時， 通常我們會希望開啟多個行程來幫忙處理， 那麼大致上的撰寫方式會像這樣：
app = FastAPI(
ti
今天要分享的主題是關於「語音合成技術 - TTS」一款好用的開源軟體， 名為「GPT-SoVITS」， 它具有以下的特點：
零樣本(Zero Shot)： 只需要五秒鐘的語音樣本就能即時文字轉語音。
少量樣本(Few Shot)： 只要1分鐘樣本就能提高語音相似度及真實感。
跨語言： 日語
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我們在「【🔒 Message Queue - Kafka】不斷的試誤…, 用Docker來嘗試安裝Kafka」有分享過如何透過docker來架設kafka， 那麼在產品化的階段， 我們可能會預先規劃主題(topic)要有多少個partitions…等的配置， 基於一鍵啟動懶人包的原則， 我們希望按
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我們在「【🔒 MLOps - Airflow】使用docker compose架設Airflow」教您如何使用docker compose架設一個Airflow環境， 接著我們要教您如何進到容器內開發DAG， 正所謂工欲善其事必先利其器， 就是要先把事前先把工具給整治好， 讓後續的作業順利進行，
當我們在Ubuntu下載 cursor 這套編輯工具並進行以下步驟安裝時：
sudo apt-get install libfuse2
chmod +x cursor-0.42.5x86_64.AppImage
./cursor-0.42.4x86_64.AppImage
sudo mv
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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
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我們在「【🔒 MLOps - Airflow】使用docker compose架設Airflow」有教您如何使用Docker來架設Airflow的環境， 而這個章節我們準備在DAG的流程中設計一個呼叫Docker去執行作業的節點， 這對於我們容器化的工作流會非常有幫助， 而且運行過程中也減少對主機
