19、模型托管与优化全解析

模型托管与优化全解析

1. 模型托管方式的选择

在考虑如何托管模型时，答案很大程度上取决于你正在构建的应用程序。首先，大多数用户会面临一个关键问题：是否需要模型以实时或同步的方式响应？像搜索、推荐、聊天等应用就需要实时响应。

实时模型部署通常使用托管端点，这是一种在云端保持运行以处理请求的实例。与之相对的是批处理作业，它会获取模型和推理数据，启动计算集群在所有请求数据上执行推理脚本，完成后关闭集群。两者的关键区别在于新数据和模型推理请求之间的等待时间。实时部署能获得最快的模型响应，但成本较高；批处理作业则需要等待作业完成才能得到响应，等待时间可能达几分钟，但成本低很多。

下面是实时部署和批处理作业的对比表格：
| 部署方式 | 响应时间 | 成本 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 实时部署 | 最快 | 高 | 搜索、推荐、聊天等实时应用 |
| 批处理作业 | 作业完成后（几分钟） | 低 | 对响应时间要求不高的场景 |

实时端点是亚马逊 SageMaker 早期的功能之一，它是完全托管的 API，用于托管模型和脚本。可以在多个可用区的多个实例上运行，SageMaker 能根据客户流量自动扩展或缩减实例数量。端点通过负载均衡器接收流量，并与请求交互，然后与接口（如 Lambda 函数或 API 网关）交互，最终与客户端应用程序直接通信。

例如，你在本地托管一个搜索航班的 Web 应用程序，数据科学团队可以在另一个账户中分析数据、训练模型并优化 ROI。找到性能良好的模型后，将其加载到 SageMaker 端点，经过渗透和安全测试后部署到生产账户。网站