趋近智
大规模部署扩散模型
章节 1: 扩展难题与系统架构
扩散模型的计算要求
延迟与吞吐量的考虑
生成式AI部署的架构模式
同步处理与异步处理
扩散模型的MLOps准则
章节 2: 优化扩散模型推理
扩散模型推理中的瓶颈
模型量化技术 (INT8, FP16)
扩散模型的知识蒸馏
采样器优化策略
硬件加速（GPU、TPU）
编译器优化 (TensorRT, OpenVINO)
推理性能基准测试
实践操作：优化扩散模型
章节 3: 可扩展部署架构
扩散模型Docker容器化
容器中的 GPU 资源管理
使用 Kubernetes 进行编排
管理 Kubernetes 中的 GPU 节点
推理工作负载的自动扩缩容策略
无服务器GPU推理选项
模型与数据的存储考量
动手实践：在 Kubernetes 上部署
章节 4: 构建可伸缩的推理API
生成式模型的API设计模式
处理长时间运行的生成任务
请求批处理技术
实现请求队列
速率限制与节流
认证与授权
API 版本管理策略
动手实践：构建推理API
章节 5: 监控和维护已部署模型
扩散模型部署的核心指标
设置日志和追踪
监控工具与平台
检测性能下降
监控生成质量
成本监控与预警
模型再训练与更新策略
动手实践：建立监控
章节 6: 高级部署技术
多区域与全球部署策略
金丝雀发布与 A/B 测试模型
高级成本优化策略
处理 GPU 故障和竞价实例中断
优化数据传输成本
无服务器和容器环境中的冷启动
有状态/长时间任务的负载均衡策略
推理工作负载的自动扩缩容策略
这部分内容有帮助吗？
- Horizontal Pod Autoscaler, Kubernetes Authors, 2025 (Kubernetes) - Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler的官方文档，详细介绍了配置以及对自定义和外部指标的支持。
- KEDA Documentation, KEDA Project Contributors, 2024 - Kubernetes事件驱动自动扩缩容（KEDA）的官方文档，介绍了其架构、事件源以及如何根据队列长度和其他事件源扩缩应用。
- NVIDIA DCGM Exporter GitHub Repository, NVIDIA Corporation, 2024 (NVIDIA Corporation) - NVIDIA DCGM Exporter的官方GitHub存储库，提供了部署该工具以将GPU指标暴露给Prometheus的说明，这对于基于GPU的自动扩缩容至关重要。
- Cluster Autoscaler, Kubernetes Authors, 2024 (The Linux Foundation) - Kubernetes官方文档，解释了Cluster Autoscaler的功能，即根据待调度Pod动态调整节点数量，以及其与云提供商的集成。
© 2025 ApX Machine Learning用心打造