LLM服务中模型版本控制机制

在LLM服务的生产环境中，模型版本控制是确保服务稳定性和可追溯性的关键环节。本文将分享一套完整的模型版本控制机制，涵盖从训练到部署的全流程。

核心架构 采用GitOps + Model Registry的组合方案。使用Git作为版本控制中心，通过GitLab或GitHub的CI/CD流水线自动触发模型训练和注册流程。

关键步骤

1. 模型训练阶段：每次训练生成的模型文件打上时间戳标签（如model_v20231201_1430）并推送到Git仓库的特定分支
2. 版本注册：通过自动化脚本将训练好的模型上传至Model Registry，记录模型元数据包括准确率、训练集信息等
3. 部署策略：使用Kubernetes的Deployment控制器，配合Helm Chart管理不同版本模型的部署

可复现代码示例：

# 模型版本打标签脚本
TAG="model_v$(date +%Y%m%d_%H%M)"
git tag $TAG
git push origin $TAG

# 自动化部署脚本
helm upgrade --install model-deployment ./helm-charts \
  --set model.version=$TAG \
  --set replicaCount=3

该方案确保了模型版本的可追溯性，同时支持快速回滚和A/B测试。