八种Flink任务监控告警方式

news2024/12/22 20:34:47

目录

一、Flink应用分析

1.1 Flink任务生命周期

1.2 Flink应用告警视角分析

二、监控告警方案说明

2.1 监控消息队中间件消费者偏移量

2.2 通过调度系统监控Flink任务运行状态

2.3 引入开源服的SDK工具实现

2.4 调用FlinkRestApi实现任务监控告警

2.5 定时去查询目标库最大时间和当前时间做对比

2.6 自定义指标Reporter的SDK

2.7 任务日志告警

2.8 运行任务探活

三、总结

前言:Flink作为一个高性能实时计算引擎，可灵活的嵌入各种场景，许多团队为了实现业务交付，选择了Flink作为解决方案；但是随着Flink应用的增多且出现线上事故，对Flink任务异常的监控告警成为迫切需求；但是如何实现Flink任务异常监控告警，成为了新的问题；本文将从多个角度讲述Flink任务监控告警实现方案。

一、Flink应用分析

       告警可以从多个角度实现；我们先分析Flink任务运行的生命周期，然后拆解每个部分，分析可以从那些角度去监控Flink任务的异常。

1.1 Flink任务生命周期

按读取数据源：有如Kafka、RocketMq、Pulsar等消息队列，还有其他数据源；区别在是否有记录消费者信息的数据标识；

Flink的运行模式：session、per-job、application；三类运行模式可以分为两类场景：单独运行的任务（per和application），还有Flink集群统一提供资源运行的任务（session）；

任务场景：离线任务还是实时任务；

Flink任务应用结构图如下：

1.2 Flink应用告警视角分析

从数据源头：

1.对于消息队列这种，本身拥有记录消费者偏移量概念的中间件，可以通过监控消费者偏移量的变化来监控Flink任务运行的异常情况；

从任务运行时：

2.任务层可以通过调度系统的告警插件，监控任务运行结果和任务运行状态而监控任务；

3.也可以在Flink任务内部引入开源SDK配置开源工具实现；

4.或者调用FlinkRestApi实现任务监控告警；

从输出结果上：

5.可以定时去查询输出结果最后的时间；

6.或者在Flink任务里引入Flink的指标SDK，自定义Flink任务的指标采集，将结果测流输出到目标端，自定义监控告警和分析；

其他的方式：

7.日志告警，捕捉运行日志，通过关键词监控告警；

8.运行任务定时探活；

二、监控告警方案说明

       钉钉、微信、邮件、电话、http等属于告警方式的选择，这里侧重讲对于运行异常事件信息的捕捉。

2.1 监控消息队中间件消费者偏移量

      类似Kafka或者RocketMQ这类拥有记录消费者消费队列信息的中间件，可以通过服务自身的RestAPI，定时计算消费者消费数据lag条数；

以下是Kafka消费者告警配置页面：

这需要后端自定义实现;

实现方式如下：定时通过调用Kafka自己提供的RestApi将Topic和各消费者同步到Mysql,然后配置要监控Topic的消费者告警阈值和告警人员，每隔一分钟定时计算该消费者的lag，如果Flink任务出现异常，本身不提交offset了，数据积压量大于阈值就告警。

2.2 通过调度系统监控Flink任务运行状态

市场上有一些任务调度系统，比如dolphinscheduler、StreamX等，除了提供任务发布的能力，还自带监控告警功能，通过使用这类产品，也能做到监控告警能力。

比如dolphinscheduler：

Flink任务发布功能:

告警功能插件：

比如StreamPark:

Flink任务发布能力：

告警功能插件：

2.3 引入开源服务的SDK工具实现

       博客上对于Flink监控告警推荐最多的一种方式就是，prometheus + pushgateway + grafana这套方案；这套方案需要安装维护prometheus和grafana这两个产品，比较重，但是这套方案除了可以做到任务监控，还可以做到任务指标级的分析，这对于后续的任务性能优化有比较好的支持。

具体操作步骤如下：

1.安装好prometheus + pushgateway这两个服务；

2.在Flink代码里加入以下依赖：

  <!-- Prometheus Metrics Reporter -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-metrics-prometheus</artifactId>
            <version>${flink-version}</version>
        </dependency>

3.在部署Flink的配置文件里

将flink-metrics-prometheus-1.14.3.jar 包放入到flink安装目录/lib下

修改flink-conf.yaml配置文件，设置属性如下：

Example configuration: metrics.reporter.promgateway.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReporter metrics.reporter.promgateway.host: localhost metrics.reporter.promgateway.port: 9091 metrics.reporter.promgateway.jobName: myJob metrics.reporter.promgateway.randomJobNameSuffix: true metrics.reporter.promgateway.deleteOnShutdown: false metrics.reporter.promgateway.groupingKey: k1=v1;k2=v2 metrics.reporter.promgateway.interval: 60 SECONDS

然后启动运行任务，指标数据就自动推送到pushgateway里了，prometheus会从CC里拉取数据到自己的服务里，如下：

在grafana里导入prometheus源，配置指标就可以看到各种指标的运行状态：

总结：这种方案需要四个步骤：

1.启动prometheus+pushgateway+grafana服务；

2.配置Flink安装目录的配置文件、导入prometheus的lib包；

3.然后在Flink任务里引入一个prometheus的SDK，一起打包启动，指标就可以在prometheus看到；

4.通过grafana做分析看板和配置告警规则，驱动事件告警；

       这种方式都是开源服务功能，但是需要维护和理解成本，对于一些轻业务团队有负担，但是对有很多Flink任务的团队，这是一种可用的方案，后续还可以基于历史指标分析，做到内存级的性能优化；

2.4 调用FlinkRestApi实现任务监控告警

       这里要搞清楚Flink集群的生命和Flink任务的生命周期这两个概念；Flink集群按生命周期来分，运行方式可以分为session模式和其他模式两种；这两种的区别分别是，Flink集群和Flink任务的资源是否一起释放；这关系到是否可以稳定的通过FlinkRestApi捕捉到任务运行状态；

       对于Flink Sesion集群，Flink任务可以反复提交，集群的URL是不会变的，可以通过固定的URL监控到Flink任务的运行状态；

       对于per-job和application运行方式，Flink任务web的URL是不固定的，需要每次都捕捉到启动时的Url才能通过url调用RestAPI返回查询指标；

sesion集群样式：

per-job和application运行模式提交的任务，只会有一个任务，且url是随机的。

2.5 定时去查询目标库最大时间和当前时间做对比

       这种方式是公司的DB团队给我的想法，并且他们最初也是这么做的，虽然操作上不美观，无法大面积，且性能上会造成一些影响，但确实可以轻量级的实现对任务异常的监控；

具体是怎么做的呢？

       对于实时任务，数据都是实时捕捉的，写入目标库的时候，数据带有当前时间字段，业务理想状态下，数据会一直产生，查询目标库时间最大的数据与当前时间匹配，超出阈值时间范围就告警；不理想状态，将特殊时间段监控去掉就行；这种方式在生成业务种确实能满足任务的异常监控告警需求。

     要查询最大时间的数据，可以使用如下的 SQL 语句：

 SELECT time_column FROM table_name ORDER BY time_column DESC LIMIT 1;

2.6 自定义指标Reporter的SDK

1.引入Flink自带的指标SDK：

<!-- Prometheus Metrics Reporter -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-metrics-prometheus</artifactId>
            <version>${flink-version}</version>
        </dependency>

2.类似prometheus，将指标类的一些参数，自定义捕捉写到目标库（将推送到pushgateway改成推送到Kafka），然后通过目标库的数据自己做任务异常监控分析；

       这种方式就是避免了开源维护的成本，可以使用产品线自研的一套UI和采集中间件做数据管理，减轻了维护成本。

大致步骤是：

1.自定义 ReporterFactory 实现 MetricReporterFactory 接口中的 createMetricReporter 方法。

2.自定义 Reporter 继承 AbstractReporter 实现 Scheduled 接口中的相关方法

3.在 META-INF/services 下的配置文件中添加对应的实现类，然后在Flink配置里自定义参数。

以写入Kafka为例：

实现KafkaReporterFactory：

package org.apache.flink.metrics.kafka;

import org.apache.flink.metrics.reporter.MetricReporter;
import org.apache.flink.metrics.reporter.MetricReporterFactory;

import java.util.Properties;

/**
 * @Description:
 * @author:i7Yang
 * @create 2024-01-26 20:19
 **/
public class KafkaReporterFactory implements MetricReporterFactory {
    @Override
    public MetricReporter createMetricReporter(Properties properties) {
        return new KafkaReporter();
    }
}

实现自定义KafkaReporter：

package org.apache.flink.metrics.kafka;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.flink.metrics.Metric;
import org.apache.flink.metrics.MetricConfig;
import org.apache.flink.metrics.MetricGroup;
import org.apache.flink.metrics.reporter.AbstractReporter;
import org.apache.flink.metrics.reporter.MetricReporter;
import org.apache.flink.metrics.reporter.Scheduled;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * {@link MetricReporter} that exports {@link Metric Metrics} via Kafka.
 */

public class KafkaReporter extends AbstractReporter implements Scheduled {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(KafkaReporter.class);

    static final String JOB_ID_VARIABLE = "<job_id>";

    static final String JOB_NAME_VARIABLE = "<job_name>";

    private KafkaProducer<String, String> kafkaProducer;
    private List<String> metricsFilter = new ArrayList<>();
    private String topic;
    private String jobName;
    private String jobId;


    @Override
    public void open(MetricConfig metricConfig) {
        String bootstrapServer = metricConfig.getString("bootstrapServers", "master:9092,storm1:9092,storm2:9092");
        String filter = metricConfig.getString("filter", "");
        String chunkSize = metricConfig.getString("chunkSize", "5");
        String topic = metricConfig.getString("topic", "flink_metric");
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", bootstrapServer);
        properties.setProperty("acks", "all");
        properties.setProperty("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.setProperty("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        ClassLoader classLoader = Thread.currentThread().getContextClassLoader();
        Thread.currentThread().setContextClassLoader(null);
        kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);
        Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);
        if (StringUtils.isNotEmpty(filter)) {
            this.metricsFilter.addAll(Arrays.asList(filter.split(",")));
        }
        this.chunkSize = Integer.parseInt(chunkSize);
        this.topic = topic;
        // 获取任务的 jobName
        this.jobName = metricConfig.getString("FLINK_JOB_NAME", null);
        LOGGER.info("job name: {}", jobName);
    }

    @Override
    public void notifyOfAddedMetric(Metric metric, String metricName, MetricGroup group) {
        Map<String, String> allVariables = group.getAllVariables();
        String jobID = allVariables.get(JOB_ID_VARIABLE);
        if (jobID != null && this.jobId == null) {
            this.jobId = jobID;
        }
        String jobName = allVariables.get(JOB_NAME_VARIABLE);
        if (jobName != null && this.jobName == null) {
            this.jobName = jobName;
        }

        LOGGER.info("job id: {}, job name: {}", this.jobId, this.jobName);
        LOGGER.info("metric group name: {}, metric name: {}", group.getAllVariables(), metricName);


        // 只有在 filter 里面的 metric 才会被添加
            super.notifyOfAddedMetric(metric, metricName, group);
        
    }

    @Override
    public void notifyOfRemovedMetric(Metric metric, String metricName, MetricGroup group) {
            super.notifyOfRemovedMetric(metric, metricName, group);
        
    }

    @Override
    public void close() {
        if (kafkaProducer != null) {
            kafkaProducer.close();
        }
    }

    @Override
    public void report() {
        synchronized (this) {
            tryReport();
        }
    }

    private void tryReport() {

        Map<String, Object> metricMap = new HashMap<>();
        metricMap.put("jobId", this.jobId);
        metricMap.put("jobName", this.jobName);
        JSONArray jsonArray = new JSONArray();

        gauges.forEach((gauge, metricName) -> {
            JSONObject jsonObject = new JSONObject();
            jsonObject.put("metricName", metricName);
            jsonObject.put("value", gauge.getValue());
            jsonObject.put("type", "Gauge");
            jsonArray.add(jsonObject);
        });
        counters.forEach((counter, metricName) -> {
            JSONObject jsonObject = new JSONObject();
            jsonObject.put("metricName", metricName);
            jsonObject.put("value", counter.getCount());
            jsonObject.put("type", "Counter");
            jsonArray.add(jsonObject);
        });
        histograms.forEach((histogram, metricName) -> {
            JSONObject jsonObject = new JSONObject();
            jsonObject.put("metricName", metricName);
            jsonObject.put("value", histogram.getCount());
            jsonObject.put("type", "Histogram");
            jsonArray.add(jsonObject);
        });

        meters.forEach((meter, metricName) -> {
            JSONObject jsonObject = new JSONObject();
            jsonObject.put("metricName", metricName);
            jsonObject.put("value", meter.getCount());
            jsonObject.put("type", "Meter");
            jsonArray.add(jsonObject);
        });

        metricMap.put("metrics", jsonArray);

        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(this.topic, this.jobId, JSONObject.toJSONString(metricMap));
        kafkaProducer.send(record);
    }

    @Override
    public String filterCharacters(String input) {
        return input;
    }
}

 flink 的配置文件中设置一下 kafka reporter：

metrics.reporter.kafka.factory.class: org.apache.flink.metrics.kafka.KafkaReporterFactory
metrics.reporter.kafka.bootstrapServers: master:9092,storm1:9092,storm2:9092
metrics.reporter.kafka.topic: flink_metric
metrics.reporter.kafka.filter: inPoolUsage,outPoolUsage,numberOfCompletedCheckpoints,lastCheckpointFullSize,numBytesOutPerSecond,numBuffersOutPerSecond,numRecordsInPerSecond
metrics.reporter.kafka.interval: 20 SECONDS

2.7 任务日志告警

       将Flink的运行任务集中采集，文件日志用LogStagsh,指标日志可在应用里埋点，然后通过日志做告警管理。

2.8 运行任务探活

      上面2.4节讲了Flink的sesion运行模式，可以通过FlinkRestApi获取运行状态和指标；但是对于per-job和applicaiton运行方式，任务异常失败后，restApi是不存在，但是对于其使用的资源管理器，可以捕捉到任务运行状态；比如yarn，可以通过shell查询到任务的存活情况，可以定时去探活或获取url获取运行时指标。

使用yarn做Flink任务资源管理的命令：

定时监控flink任务状态：

yarn application -list | grep -w flink任务名 字 | awk '{print $1}'

返回flink任务url链接：

yarn application -list | grep -w flink 任务名字 | awk '{print $10}'

三、总结

       Flink任务告警方式的选择，要从任务的使用情况和期盼来考量；简单的使用，且任务少，可以用监控目标数据库的数据写入情况、per-job和application运行任务探活、Sesion运行方式通过RestApi来告警；特定场景的业务可以靠监控存储中间偏移量来告警；通用大规模应用场景可以通过采集运行时日志、使用调度平台，使用调度平台、引入开源SDK方式、自定义SDK写入通用系统通用系统里方式选择。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1425184.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

[网络安全] IIS----WEB服务器

[网络安全] IIS----WEB服务器

一、 WEB服务器 WEB服务器 也叫网页服务器和 HTTP服务器使用协议: HTTP(端口:80) 或 HTTPS(端口443)浏览器:HTTP客户端网站: 一个或多个网页组成的集合 二、HTTP和HTTPS协议: HTTP : 是 HyperText Transfer Protocol&#xff08;超文本传输协议&#xff09;的简写&#xff0c;…
阅读更多...
[数据结构与算法]贪心算法（原理+代码）

[数据结构与算法]贪心算法（原理+代码）

博主介绍&#xff1a;✌专研于前后端领域优质创作者、本质互联网精神开源贡献答疑解惑、坚持优质作品共享、掘金/腾讯云/阿里云等平台优质作者、擅长前后端项目开发和毕业项目实战&#xff0c;深受全网粉丝喜爱与支持✌有需要可以联系作者我哦&#xff01; &#x1f447;&#…
阅读更多...
HarmonyOS-Stage模型开发概述

HarmonyOS-Stage模型开发概述

Stage模型开发概述 基本概念 下图展示了Stage模型中的基本概念。 图1 Stage模型概念图 UIAbility组件和ExtensionAbility组件 Stage模型提供UIAbility和ExtensionAbility两种类型的组件&#xff0c;这两种组件都有具体的类承载&#xff0c;支持面向对象的开发方式。 UIAbili…
阅读更多...
力扣hot100 无重复字符的最长子串 双指针 滑动窗口 哈希

力扣hot100 无重复字符的最长子串 双指针 滑动窗口 哈希

Problem: 3. 无重复字符的最长子串 文章目录 思路Code 思路 &#x1f468;‍&#x1f3eb; 参考 Code ⏰ 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n) &#x1f30e; 空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1) class Solution {public int lengthOfLongestSubstring(String s){if (s null ||…
阅读更多...
Quartus生成烧录到FPGA板载Flash的jic文件

Quartus生成烧录到FPGA板载Flash的jic文件

简要说明&#xff1a; Altera的FPGA芯片有两种基本分类&#xff0c;一类是纯FPGA&#xff0c;另一类是FPGASoc&#xff08;System on chip)&#xff0c;也就是FPGAHPS&#xff08;Hard Processor System&#xff0c;硬核处理器&#xff09;&#xff0c;对应两种Flash烧录方式&a…
阅读更多...
算法模板 2.差分

算法模板 2.差分

差分和前缀和是逆运算 差分数组可以将对a数组任意区间的加/减操作优化到O ( 1 ) 一维差分 797. 差分 - AcWing题库 #include <bits/stdc.h> using namespace std; const int N 100010; int a[N], b[N];void insert(int l, int r, int c){b[l] c; //表示l以后&#x…
阅读更多...
消息中间件之RocketMQ源码分析(三)

消息中间件之RocketMQ源码分析(三)

RocketMQ中的Consumer启动流程 RocketMQ客户端中有两个独立的消费者实现类分别为DefaultMQPullConsumer和DefaultMQPushConsumer&#xff0c; DefaultMQPullConsumer DefaultMQPullConsumer,该消费者使用时需要用户主动从Broker中Pull消息和消费消息&#xff0c;提交消费位点…
阅读更多...
Altium Designer的学习

Altium Designer的学习

PCB设计流程 1.新建空白工程&#xff1a; 创建一个新的工程 新建四个文件&#xff0c;并且保存&#xff1a; 每次打开文件时&#xff0c;打开以.PrjPcb结尾的文件 2.元件符号的创建&#xff1a; 在绘制图形的时候设置成10mil,为了在原理图中显得不那么大。 在绘制引脚的时候设…
阅读更多...
外星人入侵（python）

外星人入侵（python）

前言 代码来源《python编程从入门到实践》Eric Matthes 署 袁国忠 译 使用软件&#xff1a;PyCharm Community Editor 2022 目的&#xff1a;记录一下按照书上敲的代码 alien_invasion.py 游戏的一些初始化设置&#xff0c;调用已经封装好的函数方法&#xff0c;一个函数的…
阅读更多...
将vant地区数据改为label value children格式

将vant地区数据改为label value children格式

以下代码放到nodejs中运行 a.js文件内容&#xff0c;vant的数据&#xff0c;来自import { areaList } from vant/area-data&#xff0c;形如&#xff1a; const fs require(fs);const a require(./a.js);const b transformData(a); fs.writeFileSync(./b.js, JSON.string…
阅读更多...
STM32G4 系列命名规则

STM32G4 系列命名规则

STM32G4产品线 基础型系列STM32G4x1 具有入门级模拟外设配置&#xff0c;单存储区Flash&#xff0c;支持的Flash存储器容量范围从32到512KB。 增强型系列STM32G4x3 与基本型器件相比具有更多数量的模拟外设&#xff0c;以及双存储区Flash&#xff0c;Flash存储器容量也提高…
阅读更多...
如何在Windows系统使用Plex部署影音服务与公网访问本地资源【内网穿透】

如何在Windows系统使用Plex部署影音服务与公网访问本地资源【内网穿透】

文章目录 1.前言2. Plex网站搭建2.1 Plex下载和安装2.2 Plex网页测试2.3 cpolar的安装和注册 3. 本地网页发布3.1 Cpolar云端设置3.2 Cpolar本地设置 4. 公网访问测试5. 结语 正文开始前给大家推荐个网站&#xff0c;前些天发现了一个巨牛的 人工智能学习网站&#xff0c; 通…
阅读更多...
Spring-mybatis

Spring-mybatis

怎样通过Spring整合Mybatis来实现业务 目录 1.导入依赖 <dependencies><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>3.8.1</version><scope>test</scope></dependency>&l…
阅读更多...
快乐学Python，如何正确使用pandas处理时间类型的数据？

快乐学Python，如何正确使用pandas处理时间类型的数据？

在日常的数据分析工作中&#xff0c;常常会有根据日期来对数据进行分析。比如我们需要通过用户的下单时间来分析用户在不同时间段对商品的喜好&#xff1b;如通过访问日志的访问时间来分析系统的访问周期和负载&#xff0c;为不同时间段的资源调配提供依据&#xff1b;如通过用…
阅读更多...
vit细粒度图像分类（六）TransFC学习笔记

vit细粒度图像分类（六）TransFC学习笔记

1.摘要 从判别局部区域学习特征表示在细粒度视觉分类中起着关键作用。利用注意机制提取零件特征已成为一种趋势。然而&#xff0c;这些方法有两个主要的局限性:第一&#xff0c;它们往往只关注最突出的部分&#xff0c;而忽略了其他不明显但可区分的部分。其次&#xff0c;他们…
阅读更多...
2024不可不会的StableDiffusion之拼接各组件（五）

2024不可不会的StableDiffusion之拼接各组件（五）

1. 引言 在之前的文章中&#xff0c;我介绍了如何安装扩散器库diffuser用以生成 AI 图像和构成stable diffusion的各个关键组件&#xff0c;即 CLIP 文本编码器、VAE 和 U-Net。在这篇文章中&#xff0c;我们将尝试把这些关键组件放在一起&#xff0c;并详细展示生成图像的扩散…
阅读更多...
如何在Shopee菲律宾市场进行选品：策略和建议

如何在Shopee菲律宾市场进行选品：策略和建议

在Shopee菲律宾市场进行选品时&#xff0c;卖家需要采取一系列策略和建议&#xff0c;以确保他们的产品能够在这个市场上取得成功。这篇文章将介绍一些关键的策略和建议&#xff0c;帮助卖家更好地了解市场趋势、关注热销品类、满足消费者需求、创新营销手段、优化供应链管理、…
阅读更多...
大数据分析|从七个特征理解大数据分析

大数据分析|从七个特征理解大数据分析

文献来源&#xff1a;Saggi M K, Jain S. A survey towards an integration of big data analytics to big insights for value-creation[J]. Information Processing & Management, 2018, 54(5): 758-790. 下载链接&#xff1a;链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1…
阅读更多...
如何进行有效的Shopee新店选品

如何进行有效的Shopee新店选品

在Shopee平台上开设新店是一个令人兴奋的时刻&#xff0c;但是在开始销售之前&#xff0c;进行有效的选品是至关重要的一步。选品的质量和策略将直接影响你的市场竞争力和销售业绩。下面是一些建议&#xff0c;可以帮助你进行有效的Shopee新店选品。 先给大家推荐一款shopee知虾…
阅读更多...
❤ 做一个自己的AI智能机器人吧

❤ 做一个自己的AI智能机器人吧

❤ 做一个自己的AI智能机器人 看了扣子&#xff08;coze&#xff09;的模型&#xff0c;字节基于chatgpt搭建的一个辅助生成AI的网站&#xff0c;感觉蛮有意思&#xff0c;看了掘金以后&#xff0c;于是动手自己也实现了一个。 官网 https://www.coze.cn/ 进入的网站 1、 创…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023