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
金丝雀发布与 A/B 测试模型
这部分内容有帮助吗？
- Engineering MLOps: From Model to Production, Emmanuel Raj, Larysa Visengeriyeva, Arpit Shah, 2022 (O'Reilly Media) - 一本涵盖完整 MLOps 生命周期的综合书籍，包括专门针对机器学习模型的金丝雀发布和 A/B 测试等高级部署策略。
- Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing, Ron Kohavi, Diane Tang, Ya Xu, 2020 (Cambridge University Press) - 这本权威指南提供了关于设计、运行和分析在线实验的深刻见解，对于在生产机器学习系统中实施严谨的 A/B 测试非常有价值。
- MLOps: A guide to the machine learning lifecycle, Google Cloud, 2024 - 官方 Google Cloud 架构指南，讨论 MLOps 原则，包括大规模部署和管理机器学习系统的持续交付和实验策略。