AI推理指南

AI 模型部署

把验证过的模型推上生产环境，靠的是对容量、安全、可观测性和回滚都做出明确决策，而不只是一个能跑通的推理端点。

基础设施负担更少，但要接受服务商各自的控制项、限额、定价和数据条款。

对模型和硬件有更多控制权，但扩缩容、打补丁和故障恢复都由你的团队负责。

在设备内存和算力允许的范围内，本地执行可以改善隐私和离线表现。

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基础设施负担更少，但要接受服务商各自的控制项、限额、定价和数据条款。

对模型和硬件有更多控制权，但扩缩容、打补丁和故障恢复都由你的团队负责。

在设备内存和算力允许的范围内，本地执行可以改善隐私和离线表现。

生产发布路径

1. 契约把模型、分词器、提示词、工具 schema 和响应契约作为一个整体做版本管理。

2. 容量用有代表性的输入做压测，并设定并发、队列、超时和 token 上限。

3. 安全落实鉴权、最小权限、输入限制、输出处理和滥用防护。

4. 评估在放入生产流量之前，先跑离线的质量与安全测试套件。

5. 渐进式发布先从内部流量或灰度流量开始，并与当前线上版本做对比。

6. 恢复为模型产物和配套的应用变更都保留一条经过验证的回滚路径。