Python 是这样的，只能看 API 文档了

直接滚动更新整个 deployment ，大家自己去读配置不行吗？

Zoom 可以

人老外是这么想这个问题的，一个月 10 刀。
一杯星巴克咖啡 5 刀。
这么好的东西，对我工作效率的提升肯定远超多喝两杯咖啡 -- 掏钱。

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这个思路也可以适用到很多 为啥很多其他 SaaS 软件在国外可以活，国内活不下去 的理由。

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说实话，虽然收入水平中美有差距，但是一个月 70 多人刀应该还是没问题的

你这 job description 写的有点分裂。
感觉 OP 是想先搞个前端，但是如果会点后端就更好了，最棒的是还会搞 AI 。

这样写可能更清楚点

交钱就想变强吗少年？干这行自驱力还是很重要的。

https://aws.amazon.com/codewhisperer/ 个人使用不要钱

我以前不住 loft ，住复式，但如果现在有的选我会住大平层

ingress controller 会部署多个备份保证 ingress 服务本身的高可用的。

ingress 对外暴露的 LB 一般直接用云厂商提供的 LB ，这个是由云厂商保证高可用

poetry 可解。
python 的包管理确实挺生草的

40G 放 PG 里面，可能要做一下格式转换，XML 关系型数据库不认的，至少要 flatten 成表的格式。40G 的数据，加工和入库的方式，如你所说，流式处理，处理掉一批之后，再读入下一批。
入库之后，取决于你想怎么检索，假设你要按照标题，摘要检索这类的，就对相应的字段简历全文检索 https://www.postgresql.org/docs/current/textsearch.html

如果要按照时间之类的检索，记得也要对相应的字段加上索引。

再复杂点，要做语义检索之类的，记得安装 pgvector 这种插件，对相应的字段调用 embedding 模型之后，存入 vector 类型。

我也觉得 elastic 有点太复杂，pg 可能已经足够你使用了

涉及的后端技术可能比较花费时间 -- 但愿你说的不是去微调模型什么的之类的工作

测试都不写，还想 bug free ，AI 可能都做不到

DE 国外基本只有大公司有。
国外小公司最常见的就是 JS 的前后端一套东西。

我觉得爬虫其实不错，但是别在国内做。国外有一堆做 foundation model 的，对数据很饥渴的，可以去那儿做数据和爬虫。但是一般 bar 都非常高

我开几个 process 互相通信都算微服务

对象存储。上面套 CDN

如果流量费用敏感，P2P 也是可以的

最稳的方式是出钱找背锅侠 -- 各大云托管的，rancher 这样的供应商。
坏了往供应商身上推，半夜三点把人叫起来修。

这个更多是个管理的问题，不是一个技术问题。没有一个技术能保证 100%的 SLA 。

Onnx 转译。Java 里面调用 onnxruntime 把模型读进来。
但是有些算子是不支持的。

好奇为啥不通过 API 通讯