如何配置模型注册表和部署系统,实现故障时的自动回滚?
核心背景 在 AI 基础设施(AI Infra)的生产实践中,模型更新的风险极高。由于离线评估与在线数据的偏移(Skew),新版模型上线后可能出现延迟激增或预测精度大幅下降。为了保障业务连续性,我们需要构建一套基于模型注册中心与指标驱动发布...
核心背景 在 AI 基础设施(AI Infra)的生产实践中,模型更新的风险极高。由于离线评估与在线数据的偏移(Skew),新版模型上线后可能出现延迟激增或预测精度大幅下降。为了保障业务连续性,我们需要构建一套基于模型注册中心与指标驱动发布...
如何利用 PyTorch Elastic 实现分布式训练的弹性伸缩与故障自动恢复 在超大规模深度学习训练任务中,集群稳定性是一个巨大的挑战。传统的分布式训练方案(如静态 MPI)往往由于单个节点的 GPU 掉卡、OOM 或网络故障导致整个训...
在复杂的云原生环境中,应用故障的排查效率直接决定了系统的可用性。Kubernetes(K8s)提供了强大的工具集,但如何系统地使用它们是关键。本文将介绍一套高效的“线上排障四步走”方法论,即利用 Events、Describe、Logs 和...
在AI模型部署和基础设施管理中,高可用性(HA)存储至关重要。这不仅包括存储模型二进制文件,更重要的是存储关键的元数据,如模型版本控制、A/B测试配置、推理请求日志以及分布式训练的检查点(Checkpoints)。如果存储层发生故障,整个服...