大模型部署全攻略：从小白到专家的必备收藏指南

模型部署是将训练好的模型集成到生产环境的关键阶段。文章详细介绍了多种部署模式（在线推理、批量处理、边缘部署）、模型打包与版本控制、服务扩展性与可靠性保障、金丝雀发布与A/B测试策略，以及与现有系统的集成方法。成功的模型部署需要关注延迟、吞吐量和可靠性，并通过容器化、API设计、可扩展架构和云基础设施实现。MLOps环境中，模型注册与CI/CD集成确保了部署流程的标准化和可追溯性。

• 打包模型

训练好的模型工件需要以可以在生产中加载和执行的形式打包。如果训练环境和生产环境相似，可以直接序列化模型，但是如果环境不同，比如使用python进行训练，为了提高效率使用C++进行推理，可以将模型导出为标准化格式以便其他语言加载。

无论如何部署的一部分是生成一个将被部署的版本化模型工件。将其存储在模型注册表或工件存储中是一种很好的做法。模型注册表基本上是一个包含版本和元数据的感兴趣模型的数据库。只需要将少数几个模型注册到集中式存储库中以供日后使用，不需要注册所有已记录的模型。

• 在线推理

实时应用程序最常见的方法是将模型部署为API背后的服务，例如Python的Flask或FaskAPI应用程序会在启动时加载模型并公开端点。该服务接收特征输入并实时返回模型预测。为了保持一致性，通常会使用Docker容器化服务，然后在服务器或Kubernetes集群上运行。

该服务应用是可扩展的，可能需要运行多个副本来处理高负载，并且需要复杂均衡器的支持。在MLOps环境中，部署模型可以像通过DevOps流水线部署任何其他微服务一样简单，只是需要额外确保模型文件被包含和加载。

无论如何，延迟和吞吐量是关键：如果模型正在支持面向用户的功能，则需要确保推理使用适当的硬件或模型量化来满足延迟要求。

• 批量推理

并非所有机器学习部署都是实时API，有的是批量预测。

可以实现为一个调度作业，用于加载模型、处理大型数据集并写入输出。批量作业可以根据规模在大数据框架上运行。通常对延迟没有严格要求，但需要考虑吞吐量。批处理的优势之一是可以充分利用分布式计算的强大功能，而无需全天候运行服务，只需要在需要时运行即可。批处理推理的代码可能与训练代码位于同一存储库中。

• 边缘和移动部署

有时模型不是部署在服务器上，而是部署到最终用户设备（手机或物联网设备等）。会引入一些限制，例如有限的计算能力、功率，以及除非用户更新应用程序，否则无法直接更新。

压缩模型，像模型裁剪、模型量化等使用专门的运行时技术进行优化。

• 与系统集成

模型部署通常不仅仅涉及模型代码本身，还涉及与现有系统集成。还可能涉及模型以外的一些应用逻辑。此外，可能还需要回退或手动覆盖。例如模型服务发生故障，系统可能会默认采取安全行为；或者如果模型不太可靠，可能会升级到人工审核。

这些类型的集成考虑对于生产环境非常重要，可能调高系统的可靠性。

• 金丝雀发布和A/B测试

部署时通常不会部署新模型并立即向其发送100%流量，尤其是在模型变得较大的情况下，会使用金丝雀部署之类的策略。

在金丝雀部署中，会向新模型发送一小部分流量，并将新模型的行为、输出/性能与旧模型进行比较。如果效果良好，则逐渐增加流量。

另一种策略是A/B测试，其中一部分用户从新模型获取预测，另一部分用户从旧模型获得预测，然后比较业务指标。

这些技术确保新模型确实是一种改进，并且在全面推出之前不会产生负面影响。从MLOps的角度来看，支持A/B测试意味着系统中可能在生产环境中同时运行两个版本的模型。这需要跟踪版本和路由逻辑，这再次凸显了版本控制和可观察性的重要性。

金丝雀部署和A/B测试之间的主要区别：

• 金丝雀部署注重发布期间的风险降低和稳定性，而A/B测试注重优化和功能有效性。
• 金丝雀部署监控操作指标，包括错误和性能；A/B测试侧重于用户行为指标（转化、参与度）。
• 金丝雀部署泗洪一小群具有代表性的群体来识别问题；A/B测试则需要具有统计意义且平衡的群体来确保有效的比较。

虽然这些策略各有不同，但可以结合使用。金丝雀可先于A/B测试进行，以确保新版本在用于实验环境之前是稳定的。

• 扩展性和可靠性

模型部署后，模型服务必须扩展以处理负载。这可能意味着水平扩展。像Kubernetes这样的容器编排系统很常见：可以定义一个自动扩展的部署服务来维持所需的吞吐量。微服务的可靠性实践：

• 监控检查：服务应该报告模型是否已加载并正常运行。
• 记录：请求和响应，可能采样一些用于分析。
• 警报：如果错误率或延迟激增，应通知值班工程师。

有时模型会有特定的故障模式，例如，模式加载失败，或者由于上游数据问题导致模型开始返回奇怪的输出。因此，监控需要同时在系统级别和应用程序级别进行。

• 模型注册和CI/CD集成

在结构良好的MLOps设置中，当模型经过训练并获得批准时，会在模型注册表中注册一个版本号。然后，部署人员可以从此注册表中提取模型。机器学习部署流程可以与CI/CD流水线集成：例如一旦测试通过且模型获得批准，CI流水线就可以自动构建包含该模型的新的Docker镜像，并将其部署到暂存环境中。

可以使用多种工具来获取特定的模型版本，甚至可以追踪哪个版本处于暂存状态，哪个版本处于生产状态。这有助于治理，可以随时了解生产环境中正在运行的模型二进制文件以及生产该模型的数据和代码。

部署将静态模型工件转变为与世界交互的实时服务或作业，也需要扎实的工程涉及：1.容器化 2.API设计 3.可扩展性 4.云基础设施

部署的成功标准通常是延迟、吞吐量和可靠性（正常运行时间、错误处理）。一个模型在实验室中达到99%的准确率是不够的；如果在生产环境中响应需要10秒或经常崩溃，用户体验就会受到影响。

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