模型部署自动化流程

模型部署自动化流程实践

在AI模型生产环境中，自动化部署流程是提升效率、降低人为错误的关键。本文分享一个完整的模型部署自动化方案。

核心架构

采用GitLab CI/CD + Docker + Kubernetes的组合方案，实现从代码提交到生产部署的全流程自动化。

部署流程步骤

1. 代码提交触发CI

# .gitlab-ci.yml
stages:
  - build
  - test
  - deploy

build_model:
  stage: build
  script:
    - docker build -t model-image:latest .
    - docker tag model-image:latest registry.example.com/model-image:latest
    - docker push registry.example.com/model-image:latest

2. 模型测试验证

# test_model.py
import unittest
import numpy as np
from model import Model

class TestModel(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.model = Model()
    
    def test_prediction(self):
        input_data = np.array([[1.0, 2.0, 3.0]])
        result = self.model.predict(input_data)
        self.assertIsNotNone(result)
        self.assertEqual(len(result), 1)

3. Kubernetes部署脚本

# deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: model
  template:
    metadata:
      labels:
        app: model
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: registry.example.com/model-image:latest
        ports:
        - containerPort: 8000

通过该自动化流程，可实现模型版本控制、持续集成和一键部署，显著提升模型交付效率。