趋近智
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机器学习 (machine learning)模型更新在生产环境中的部署总是有风险的，但扩散模型的复杂性和计算要求大大增加了这些风险。采样器中的一个看似微小的改变、一个不同的检查点或量化 (quantization)等优化措施，都可能导致生成质量、性能和成本发生不易察觉或剧烈的变化。直接用未经测试的新版本替换稳定的生产模型，可能导致服务质量下降、运营成本增加或用户体验不佳。金丝雀发布和 A/B 测试等先进的部署策略，为引入变更和做出关于模型更新的数据驱动型决策提供了有条理、低风险的方法。
这些技术超越了简单的部署方式，让您可以将新模型版本或配置暴露给一部分真实流量或用户，在全面发布之前，仔细监控其表现。这对于扩散模型尤为重要，因为其成功与否通常不仅通过延迟等技术指标衡量，还通过生成图像的主观质量来衡量。
金丝雀发布是指将您的扩散模型服务的新版本（即“金丝雀”）与稳定的生产版本一同部署。最初，只有一小部分用户流量（例如 1%、5% 或 10%）被路由到金丝雀版本，而大部分用户仍使用稳定版本。
主要目的是在用户影响最小的情况下尽早发现问题。如果金丝雀版本根据预定义的指标（延迟、错误率、GPU 利用率、每次推理 (inference)成本，以及可能的自动化质量检查或有限的人工审查）表现良好，您可以逐步增加路由到该版本的流量百分比。如果出现问题，流量可以迅速切换回稳定版本，从而将问题的影响范围降至最低。
实现机制：
金丝雀发布设置中流量流动的示意图。负载均衡器将一小部分用户流量指向新的金丝雀版本，而大部分流量则指向稳定版本。两者均受到监控。
金丝雀监控：
密切监控是必不可少的。重要指标包括：
如果金丝雀版本在足够长的时间和流量下，其性能和质量达到或超过稳定版本，您就可以进行全面发布，通常是通过逐步将金丝雀的流量份额增加到 100%。
金丝雀发布侧重于安全地推出一个旨在替换当前版本的单一新版本，而 A/B 测试（或多变量测试）旨在根据特定指标，明确地比较两个或更多版本（A 对比 B，或 A 对比 B 对比 C）。用户或请求被分段，并且每个分段都一致地指向一个特定版本。
对于扩散模型而言，A/B 测试对于评估可能以主观方式影响输出质量或用户偏好的变更非常有价值。
扩散模型常见的 A/B 测试：
实现：
与金丝雀发布类似，A/B 测试依赖于流量拆分机制。然而，路由逻辑通常需要确保用户一致性（例如，特定用户始终获得版本 A 或版本 B），或根据定义标准进行流量分段。功能标记 (token)系统通常与基础设施路由结合使用，以管理分配。
指标与评估：
评估扩散模型的 A/B 测试需要结合定量和定性数据：
在 A/B 测试中比较两个模型版本（例如，原始 FP32 与量化 INT8）之间的平均推理延迟。
选择获胜版本：
A/B 测试中的“获胜”版本并非总是最快或最便宜的。对于生成式模型，即使某个版本稍微慢一些或更昂贵，只要它符合可接受的性能阈值，但能生成明显更好或更受欢迎的图像（基于定性反馈），也可能被选中。决策通常需要在性能、成本和质量之间根据业务目标进行权衡。
金丝雀发布和 A/B 测试都需要可靠的回滚机制。如果监控显示新版本存在严重问题（高错误率、不可接受的延迟、低质量输出、过高成本），您需要能够迅速将流量切换回已知的稳定版本。自动化在此处非常重要。配置基于关键指标的告警，并可能将这些告警与自动化脚本或部署系统功能关联起来，以便立即将 100% 的流量从有问题版本上移走。
通过系统地使用金丝雀发布和 A/B 测试，您可以更有信心地将优化、新功能和更新的模型引入您的大规模扩散模型部署中，利用数据来指导决策，并最大程度地降低与变更相关的风险。这些实践是生成式 AI (Generative AI) 成熟 MLOps 策略的基本组成部分。
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