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
高级成本优化策略
这部分内容有帮助吗？
- What are EC2 Spot Instances?, Amazon Web Services, 2024 - 官方文档，说明了 Amazon EC2 Spot Instances 在云部署中的优势、用法和注意事项。
- NVIDIA A100 Tensor Core GPU Architecture, NVIDIA Corporation, 2020 (NVIDIA Corporation) - 一份技术白皮书，详细介绍了 NVIDIA A100 GPU 的架构，并解释了提升扩散模型等 AI 工作负载性能的特性。
- What is Amazon EC2 Auto Scaling?, Amazon Web Services, 2024 - 官方文档，涵盖了 EC2 Auto Scaling 的功能和方法，包括使用自定义指标进行动态扩展的配置。
- Savings Plans, Amazon Web Services, 2024 (Amazon Web Services) - AWS Savings Plans 的官方概述，详细说明了其结构以及如何通过承诺提供计算使用折扣。