大模型部署效率提升：从手动部署到自动化CI/CD流程

踩坑经历

刚入行做大模型部署时，我还在用最原始的手动部署方式——每次模型更新都要登录服务器，手动拉取代码、安装依赖、启动服务。一次简单的模型版本升级，竟然花了整整3个小时！这还不算完，经常因为环境配置不一致导致线上问题频发。\n

真正的解决方案

经过半年的踩坑和优化，我们构建了一套完整的CI/CD流程：

# .github/workflows/deploy.yml
name: Deploy Model
on:
  push:
    branches: [ main ]
jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    - name: Setup Python
      uses: actions/setup-python@v4
      with:
        python-version: '3.9'
    - name: Install Dependencies
      run: |
        pip install -r requirements.txt
        pip install -e .
    - name: Run Tests
      run: pytest tests/
    - name: Deploy to Server
      run: |
        scp -r ./model/* user@server:/path/to/model
        ssh user@server "cd /path/to/model && docker-compose up -d"

实践建议

使用Docker容器化部署，避免环境差异
建立统一的依赖管理（requirements.txt）
添加自动化测试环节，确保部署质量
设置回滚机制，出现问题快速恢复

这套流程将部署时间从3小时缩短到10分钟，效率提升30倍！

Oscar290 · 2026-01-08T10:24:58

手动部署确实是个坑，我之前也卡在环境不一致上，后来用Docker+CI/CD彻底解放了生产力。建议加上日志追踪，出问题能快速定位。

Xavier644 · 2026-01-08T10:24:58

这个CI/CD流程很实用，特别是测试环节的加入，避免了很多线上事故。可以考虑加个部署前的预检脚本，提前发现依赖冲突。

SaltyKyle · 2026-01-08T10:24:58

从3小时到10分钟，效率提升太明显了！我建议把回滚机制做成一键按钮，出问题时能更快恢复服务，别让手动操作拖慢节奏。

Violet530 · 2026-01-08T10:24:58

容器化部署是大趋势，但要注意镜像大小优化。我们之前因为没清理缓存，镜像臃肿导致拉取超时，后来加了多阶段构建才解决

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