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
模型再训练与更新策略
这部分内容有帮助吗？
- Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready ML Applications, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 本书提供了构建、部署和维护机器学习系统的全面指南，内容包括与本节相关的 MLOps 实践、模型监控、漂移检测和部署策略。
- MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning, Lak Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn, 2020 (Google Cloud) - 这份官方指南提供了实施 MLOps 的实用建议和最佳实践，涵盖了 CI/CD 管道、模型监控、部署模式以及从云端角度的模型治理。
- A Survey on Concept Drift Adaption, João Gama, Indrė Žliobaitė, Albert Bifet, Myra Spiliopoulou, Paul Van Roy, 2014 ACM Computing Surveys, Vol. 46 (Association for Computing Machinery) DOI: 10.1145/2523813 - 这篇基础性综述文章概述了概念漂移的各种类型以及使机器学习模型适应数据分布变化的方法，直接回应了模型更新的一个重要触发因素。