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
扩散模型部署的核心指标
这部分内容有帮助吗？
- Designing Machine Learning Systems: New Rules for an AI-Driven Economy, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 一本关于构建、部署和监控机器学习系统的全面指南，包含对生产机器学习中基本操作指标和基础设施考量的讨论。
- Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems, Betsy Beyer, Chris Jones, Jennifer Petoff, Niall Richard Murphy, 2016 (O'Reilly Media) - 介绍站点可靠性工程的基本概念，涵盖服务水平目标、指标、监控和事件响应，这些内容适用于稳健的机器学习模型部署。
- LLM Serving: A Holistic View, Yongqiang Tian, Huadong Wang, Qizhen Zhang, Zhihao Zhang, Haoran Xu, Yimin Zhang, Bowen Huang, Xuanwei Zhang, Menglu Yu, Weijian Xu, Yongqiang Yao, Kaiyu Li, 2023 arXiv preprint arXiv:2305.15854 DOI: 10.48550/arXiv.2305.15854 - 综述了大型语言模型服务的技术和挑战，其中关于延迟、吞吐量和资源优化的见解对扩散模型等大型生成模型有借鉴意义。
- Continuous Delivery for Machine Learning: Principles and Patterns for Productive ML Systems, Annika Backes, Emily Gorcenski, Gareth Jones, Daniel Lopez-Portillo, Mark Treveil, 2020 (O'Reilly Media) - 提供部署和维护机器学习系统的模式和实践，其中有专门章节讨论生产环境中系统健康、模型性能和数据质量的监控。