有效部署像扩散模型这样的大型生成模型，需要仔细考量底层系统架构。这些模型需要大量计算资源，并带来独特的延迟和吞吐量 (throughput)挑战。在基本Web服务器中简单运行模型推理 (inference)代码，在生产负载下常常会显著失败。有几种常用的架构模式被用来应对这些部署需求。
单体服务
最直接的方法是采用单体架构，即单个应用处理所有事务：接收API请求、可能管理内部队列、执行扩散模型推理 (inference)以及返回结果。
单体服务在单个可部署单元中同时处理API交互和模型推理。
优点：
- 简单： 最初开发、部署和调试更简便，尤其适用于原型或低流量内部工具。所有代码集中在一处。
- 较低的运维负担（小规模时）： 相较于分布式系统，需要管理的活动部件较少。
缺点：
- 扩展性瓶颈： 扩展变得困难。如果推理是瓶颈（需要更多GPU），则必须扩展整个单体，包括API处理部分，这可能不必要且成本高昂。反之，高API流量可能会使服务不堪重负，即使有GPU可用。
- 资源利用率低： 资源（API用CPU，推理用GPU）紧密耦合。API组件可能闲置等待长时间的推理任务，或者昂贵的GPU可能因请求量低而闲置。
- 紧密耦合： 对API层或推理逻辑的更改需要重新部署整个应用，这增加了风险并减缓了开发周期。
- 技术绑定： 整个应用通常使用单一语言或框架构建，限制了灵活性。
对于任何轻量级使用，当部署像扩散模型这样要求高的模型时，单体模式的局限性很快就显现出来。
微服务架构（解耦组件）
一种更具扩展性且常见的方法是，将系统分解为专门的、可独立部署的服务，这些服务通过网络通信，通常使用HTTP/REST或gRPC等轻量级协议，并可能使用消息队列。
生成式AI的典型微服务设置可能包含：
- API 网关/前端服务： 作为入口点。处理用户认证、请求验证、限流，以及可能还有初始请求处理。它不直接执行推理 (inference)，而是将生成任务放入消息队列中。
- 消息队列： （例如：RabbitMQ、Kafka、Redis Streams、AWS SQS、Google Pub/Sub）一个缓冲器，将API服务与推理服务解耦。它保存待处理的生成任务，使系统能够处理突发请求并提供弹性。
- 推理工作器服务： 这些服务负责主要工作。它们从消息队列中拉取任务，加载所需的扩散模型（可能从模型存储中获取），执行计算密集型推理过程（通常利用GPU），并存储生成的结果（例如：在S3或GCS等云存储中）。它们可能在完成后通知用户或另一个服务，通常通过webhook或更新数据库中的状态。
- 结果处理/通知服务（可选）： 可能负责从存储中获取已完成的结果，并通知发起用户或系统（例如：通过webhook回调）。
解耦的微服务架构，使用消息队列通过可扩展的推理工作器异步处理生成任务。
优点：
- 独立扩展： 每个服务（API、工作器）都可以根据各自的负载独立扩展。如果队列堆积，可以增加更多GPU工作器；如果请求速率增加，可以扩展API网关，从而提高资源利用率和成本效益。
- 弹性： 单个服务（例如，推理工作器崩溃）的故障不太可能导致整个系统崩溃。队列提供缓冲，其他工作器可以继续处理。
- 技术多样性： 不同的服务可以使用最适合其任务的技术构建（例如，Python/PyTorch用于推理，Go/Node.js用于API网关）。
- 可维护性： 更小、更集中的服务通常更容易理解、更新和独立重新部署。
缺点：
- 复杂性增加： 管理分布式系统本质上比单体更复杂。部署、监控和调试需要更复杂的工具和专业知识（例如，容器编排工具如Kubernetes，分布式追踪）。
- 网络延迟： 服务间的通信引入网络开销，尽管相较于扩散模型的长推理时间通常可以忽略不计。
- 数据一致性： 保证跨服务的数据一致性可能具有挑战性，但相较于事务型系统，对典型生成任务而言通常不那么重要。
这种模式因其可扩展性和弹性优势，常用于大型机器学习 (machine learning)模型的生产部署。
无服务器架构
无服务器计算抽象化了底层基础设施，允许你运行代码以响应事件，而无需管理服务器。对于扩散模型部署，这通常涉及：
- 无服务器函数（例如：AWS Lambda、Google Cloud Functions）： 处理API请求、任务入队或管理通知。
- 无服务器容器平台（例如：AWS Fargate、Google Cloud Run）： 运行容器化的推理 (inference)工作负载，可能支持GPU。
- 托管服务： 使用托管队列（SQS、Pub/Sub）、存储（S3、GCS）和数据库。
流程可能与微服务模式类似，但组件是使用无服务器产品实现的。API网关端点触发一个函数，该函数将任务入队。另一个函数（可能运行在支持GPU的无服务器容器实例上）由队列消息触发，执行推理并存储结果。
事件驱动的无服务器架构，利用托管服务实现API、队列、计算（可能支持GPU）和存储。
优点：
- 自动扩展： 云提供商根据需求自动处理扩展。
- 按使用付费： 你通常只按消耗的计算时间付费，这对于流量波动的工作负载可能具有成本效益。
- 运维负担减轻： 无需直接配置或管理服务器（针对无服务器组件）。
缺点：
- 冷启动： 无服务器函数在一段不活跃时间后首次调用时可能存在显著延迟，因为环境需要初始化并加载（可能很大的）扩散模型。这对于对延迟敏感的应用可能带来问题。存在缓解策略（例如：预置并发），但会增加成本和复杂性。
- 执行限制： 无服务器函数通常有最大执行时间限制，这对于非常复杂或高分辨率的扩散生成任务可能太短。无服务器容器选项通常提供更长的持续时间。
- 供应商绑定： 架构与特定云提供商的服务紧密耦合。
- GPU可用性/成本： 在无服务器环境中访问GPU有时可能受限、更昂贵，或具有不同的供应模式，相较于专用虚拟机或Kubernetes节点。状态管理也可能更复杂。
无服务器架构因其操作简单和自动扩展特性而吸引人，但冷启动和资源限制需要针对扩散模型工作负载进行仔细评估。
混合方法
结合不同模式的元素也很常见。例如：
- 一个Kubernetes集群管理GPU推理 (inference)工作器（提供对硬件和编排的精细控制），由托管的无服务器队列（如SQS）提供数据，并由无服务器API网关和Lambda函数触发。
- 运行在虚拟机或Kubernetes上的核心微服务架构，但使用托管的云存储和数据库。
这些混合模型允许团队根据其特定需求和专业知识，利用不同技术的优势（例如，Kubernetes对专用硬件管理的控制，结合托管队列或数据库的易用性）。
选择合适的模式
没有单一的“最佳”架构。最佳选择取决于以下因素：
- 规模和流量模式： 可预测的高负载与不频繁的突发。
- 延迟要求： 是否需要近实时生成（同步）还是用户可以等待（异步）？
- 预算： 成本敏感性，愿意为托管服务付费还是管理基础设施。
- 团队专业知识： 对Kubernetes、无服务器技术、特定云提供商的熟悉程度。
- 复杂性承受能力： 团队能处理多少运维负担？
架构模式在可扩展性潜力、运维复杂性和对冷启动的敏感度方面的相对比较。实际数值很大程度上取决于具体实现。
了解这些常见的架构模式为设计系统提供了基础，使之能够处理扩散模型的需求。选择涉及平衡可扩展性、成本、性能和运维管理能力，以满足您应用的具体要求。后续章节将研究模型本身的优化，并构建这些模式中讨论的基础设施组件。
