概述
从可用原型到可靠生产系统之间的鸿沟，是大多数 AI 项目停滞的地方。我们通过模型版本管理和血缘追踪、容器化 GPU 服务、当质量指标下降时阻止部署的 CI/CD 管道，以及在准确率漂移成为业务问题之前捕获它的实时监控来弥合这一鸿沟。 您的模型以与核心软件相同的运维标准运行，具备明确的 SLA、回滚能力和成本可见性。
核心能力
模型服务与注册
优化的 LLM 服务和自定义模型端点，每个版本均连同其元数据、指标和血缘一起追踪。出现问题时可在一分钟内回滚至任一历史版本。
AI 的 CI/CD
每次代码推送均触发针对黄金数据集的评估基准。如果准确率下降或延迟回归，部署将被自动阻止。金丝雀发布先将少量流量路由至新版本。
监控与可观测性
仪表盘追踪延迟百分位、吞吐量、错误率、每请求成本和模型准确率随时间的变化。告警覆盖基础设施健康和输出质量，在用户察觉之前捕获退化。
扩缩与成本控制
基于流量模式的自动扩缩，并设有严格的成本上限。多区域部署满足延迟敏感型应用。竞价 GPU 用于批处理工作负载，保持基础设施成本可预测且可控。
交付成果
- 使用 IaC（Terraform/Pulumi）的生产基础设施
- 包含模型质量门禁和自动化评估的 CI/CD 管道
- 具备准确率漂移检测和 SLA 报告的监控体系
技术栈
DockerKubernetesTerraformMLflowGrafana