增加單臺(tái)服務(wù)器的硬件配置，如提高CPU、內(nèi)存等的規(guī)格。

通過增加服務(wù)器的數(shù)量，將負(fù)載分散到多臺(tái)服務(wù)器上。

針對(duì)AI圖像生成這種大量計(jì)算的任務(wù)，使用GPU進(jìn)行加速效果顯著。

通過改進(jìn)算法或優(yōu)化代碼結(jié)構(gòu)，降低服務(wù)器的計(jì)算負(fù)擔(dān)。

根據(jù)業(yè)務(wù)需求自動(dòng)調(diào)整資源，避免資源浪費(fèi)。

這類產(chǎn)品通常提供穩(wěn)定的服務(wù)，因此在設(shè)計(jì)之初就考慮到高發(fā)的情況，通過緩存、CDN等方式減輕服務(wù)器壓力。

這類服務(wù)對(duì)實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求很高，采用預(yù)訓(xùn)練模型和在線學(xué)習(xí)的方式，減少服務(wù)器的實(shí)時(shí)計(jì)算量。

這類服務(wù)的數(shù)據(jù)量大且更新頻繁，采用分布式存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)庫分區(qū)的技術(shù)，提高數(shù)據(jù)讀寫效率。