模型部署运维速成教学
还是收到粉丝邀请，我写一下这个题材，尽管问，尽管提，暂时不收费，我已经开始全网发布内容了。
目前覆盖简书，博客园，即刻，知乎，csdn，公众号，小红书等媒体平台。
首先啊，这个模型部署岗位就是运维，这个翻译成中文就是：MLOps
任何这个与传统运维/DevOps 的本质区别
传统的 DevOps/运维主要处理代码和基础设施。而 MLOps 工程师则必须处理代码、模型、数据和特征。
那么模型部署需要干什么？
一：模型与数据生命周期管理 ：
模型版本和注册 | 管理模型工件： 确保每个训练好的模型（包括权重、配置、环境依赖）都有唯一的版本号和元数据记录。 | MLflow、DVC、AWS SageMaker |
特征工程交互 | 确保部署环境能够正确接入特征存储保证在线推理时使用的特征和离线训练时的特征定义完全一致。 | Feast、Redis、数据湖/仓 |
模型打包与瘦身 | 将 PyTorch/TensorFlow 模型转换为 ONNX、TorchScript 等轻量级格式。执行 INT8/INT4 量化，确保模型体积和加载时间最小化。 | ONNX, TensorRT, vLLM/Optimum |
二：性能部署与基础设施：
推理服务框架搭建 | 选择并实现 API 框架或专业推理服务器，搭建 /predict 接口并处理请求队列。 | FastAPI, Uvicorn, Triton Inference Server |
容器化与编排 | 容器化： 使用 Docker 打包所有依赖，保证环境一致性。 编排： 使用 Kubernetes (K8s) 管理生产集群，配置 Pods、Deployment 和 Service，实现服务的弹性伸缩和负载均衡。 | Docker, Kubernetes (K8s) |
加速引擎集成 | LLM 专门优化： 针对大型模型，集成 vLLM 或 TensorRT-LLM 进行底层加速，大幅提高 QPS。 | vLLM, TensorRT-LLM, CUDA |
CI/CD 自动化部署 | 维护自动化流程，实现代码更新和模型部署。确保模型更新可以安全、快速地进行灰度发布和回滚。 | Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI |
三：监控、运维与模型健康:
监控，日志，记录模型数据和测速。
作为从业者（虽然我还没毕业）但是，实际上大模型依旧还是雏形阶段，所以说可能你要干的东西就比较多，
也可能会做训练，也可能会写算子，也可能做Kernel 优化、内存管理这种硬件的东西，
我个人其实也只能都知道，反正都能整明白，因为现在的问题就是很多面试的时候乱问你，
又要问后端啦，又要问大模型啦，又要cuda编程啦，又要强化学习啦，又要看论文啊之类的，
面试难度比以前高多了，好处就是机会多，而且具有成长性，比单一的前后端要稳健一些，
不过累是真的累而且很难看到正反馈，想做这个运维的看看这篇博客就行了。搞开发或者算法的是另外一套。
#硬件/芯片公司工作体验##聊聊我眼中的AI#放一些相关的，这里算是大模型的进阶版了。这个封面是吉米。
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