Python 异步 ML 任务队列设计
Celery/RQ/Arq 对比、GPU 亲和调度、任务幂等与死信处理，适合后端工程师构建 AI 任务系统。
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【摘要】
ML 任务队列与普通 Web 任务的本质区别：单任务耗时长、GPU 资源独占、失败重试代价高。
选型对比
Celery：生态成熟，GPU 亲和需自定义路由
Arq：asyncio 原生，适合 I/O 密集预处理
自建：Redis Stream + Worker 池，灵活但运维成本高
（完整 PDF 含 Worker 代码模板与监控面板）
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