MLSharp Verison 2.5.1914

代码健康检查与修复 02.05.1914

• 代码质量提升 - 修复未使用的 ProcessPoolExecutor，优化资源使用
• Pydantic v2 更新 - 更新到 Pydantic v2 语法，使用 @field_validator 替代 @validator
• 资源管理优化 - 添加 cleanup() 方法，确保 GPU 监控线程和 Webhook 客户端正确关闭
• Redis 连接管理 - 添加 del 方法，自动关闭 Redis 连接
• 测试文件添加 - 新增 test_app.py，包含核心功能测试
• 测试脚本更新 - 更新 run_tests.bat 和 run_tests.ps1，支持 Windows 和 PowerShell
• 测试覆盖 - 模块导入、配置验证、GPU 检测、监控指标等核心功能
• 测试结果 - 所有测试通过 (4/4)
• 新格式 - 采用 [Month].[Day].[HHMM] 格式（例如：02.05.1900）
• 说明 - 月份.日期.时分（24小时制）

MLsharp Verison 2.3.1851

Snapdragon GPU 适配 v10.1

• 主分支移除 Adreno GPU 支持 - 移除 Snapdragon/Adreno 系列 GPU 支持

Ansharp 0.0.1-preview.2

修复无法安装python环境
请等待下一次更新修复更多bug。

Ansharp 0.0.1 Preview

AnSharp v0.0.1 preview

• 首次启动页面 - 添加 WelcomeActivity，用于授权权限和安装 Python 库
• 服务器控制 - 主页面添加启动/停止服务器按钮
• 分屏显示 - 前端 WebView 和后端日志分屏显示
• Material 3 设计 - 采用 Google Material 3 You 设计系统
• 运行时安装 - Python 库在首次运行时从本地轮子文件安装
• 模型路径设置 - 支持自定义模型文件路径
• Android 5.0+ 支持 - 最低支持 API 21
• 权限管理 - 根据系统版本自动请求合适权限
• 文件选择器 - 现代化的 ActivityResultContracts API
• WebView 集成 - JavaScript 桥接实现前后端通信
• 实时日志 - 后端日志实时显示在应用界面

已知问题
可能 一定 [笑] 无法正常安装python库，无法正常启动后端,无法上传图片等
简单来说没法用

MLsharp Version 2.1.1937

GPU 内存自动回收

• 内存信息查询 - 实时获取 GPU 显存使用情况（总量、已用、可用、使用率）
• 缓存清理 - 自动清理 PyTorch 预留但未使用的显存
• 强制垃圾回收 - 完整的垃圾回收流程（清理缓存 → 同步 GPU → Python GC → 再次清理）
• 智能内存回收 - 当显存使用率超过阈值时自动清理（默认 85%）
• 自动内存监控 - 后台线程定期检查并自动清理显存（默认每 30 秒）
• 命令行参数 - 支持 --enable-auto-gc、--auto-gc-interval、--auto-gc-threshold 等参数
• 配置文件支持 - 在 config.yaml 中配置内存回收策略
• 性能优化 - 防止显存泄漏，提高系统稳定性
• 日志记录 - 详细的内存清理日志，便于调试

MLsharp Version 1.31.1931

Snapdragon GPU 适配 v9.1

• Adreno GPU 检测 - 自动检测 Snapdragon/Adreno 系列 GPU
• Qualcomm 模式 - 新增 --mode qualcomm 启动模式
• ONNX Runtime 支持 - 添加 ONNX Runtime + DirectML 加速方案
• 智能回退 - 检测到 Snapdragon GPU 时自动使用 CPU 模式
• 平台支持 - Windows/Android 平台识别
• 文档更新 - 添加 Snapdragon GPU 支持说明和限制

AnSharp Version 0.0.1-Starter

基本实现NPU推理
已知许多问题，包括运行时闪退
所以本次更新不下发代码
请等待第二次错误修复

MLsharp Version 1.31.1310

分布式缓存与异步通知 v9.0

• Redis 缓存 - 实现基于 Redis 的分布式缓存支持
• Webhook 通知 - 添加异步 Webhook 通知功能
• 任务完成通知 - 支持 task_completed 和 task_failed 事件
• 缓存增强 - 支持 Redis 和本地缓存混合使用
• Webhook API - 添加 Webhook 注册和管理 API
• 新增依赖 - pydantic、redis、httpx
• 项目完成度 - 从 98% 提升到 100%

API 文档与版本控制 v8.0

• API 版本控制 - 实现基于 APIRouter 的版本控制（v1）
• Pydantic 数据验证 - 添加完整的请求/响应数据模型验证
• 统一错误响应 - 实现标准化的错误响应格式和异常处理器
• Swagger/OpenAPI - 自动生成交互式 API 文档
• API 文档完善 - 添加完整的 API 使用文档和客户端示例
• 项目完成度 - 从 96% 提升到 98%

MLsharp Version 1.29.2156

🚀 性能自动调优 v7.5

• ✅ 智能基准测试 - 自动测试多种优化配置组合
• ✅ 最优配置选择 - 根据测试结果自动选择最佳配置
• ✅ 显卡适配 - 根据显卡能力自动过滤不适用的配置
• ✅ 快速测试 - 使用小尺寸快速完成测试（约10秒）
• ✅ 详细日志 - 输出完整的测试过程和结果
• ✅ 性能提升 - 相对于无优化配置提升 30-50%
• ✅ 命令行支持 - 通过 --enable-auto-tune 参数启用

🚀 推理缓存 v7.4

• ✅ 推理缓存功能 - 缓存相似图像的推理结果，避免重复计算
• ✅ 智能哈希 - 基于图像内容和焦距生成缓存键
• ✅ LRU 淘汰 - 最近最少使用算法自动淘汰旧缓存
• ✅ 统计监控 - 实时缓存命中率、命中/未命中次数统计
• ✅ API 端点 - 提供 /api/cache 和 /api/cache/clear 端点
• ✅ 可配置 - 支持命令行参数和配置文件控制
• ✅ 默认开启 - 显著提升重复场景的处理速度（90%+）

MLsharp Version 1.29.1314

🚀 梯度检查点 v7.3

• ✅ 梯度检查点功能 - 减少显存占用 30-50%
• ✅ 智能内存优化 - 通过重新计算中间激活值节省显存
• ✅ 可配置选项 - 支持命令行参数和配置文件
• ✅ 默认关闭 - 不影响正常使用，按需启用
• ✅ 详细文档 - 乐观化方案文档

🚀 监控指标 v7.2

• ✅ Prometheus 集成 - 完整的 Prometheus 指标支持
• ✅ 性能监控 - HTTP 请求、预测请求、响应时间统计
• ✅ GPU 监控 - 实时 GPU 内存使用量和利用率监控
• ✅ 任务追踪 - 活跃任务数和各阶段耗时统计
• ✅ 配置支持 - 通过配置文件控制监控功能

🚀 输入尺寸参数 v7.1

• ✅ 输入尺寸参数 - 支持自定义推理输入尺寸（默认：1536x1536）
• ✅ 自动验证 - 自动验证并调整输入尺寸以符合模型要求
• ✅ 智能约束 - 确保尺寸能被 64 整除且宽高相等
• ✅ 最大限制 - 最大支持 1536x1536，避免 SPN 编码器补丁分割错误
• ✅ 配置文件支持 - 通过 config.yaml 或 config.json 配置输入尺寸