基于Kubernetes的模型管理实践

在大模型时代，如何高效地管理训练好的模型并将其部署到生产环境成为关键挑战。本文将介绍基于Kubernetes的模型管理方案，涵盖模型存储、版本控制和自动化部署。

模型存储架构

我们采用NFS作为共享存储，通过PersistentVolume实现模型文件的持久化：

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: model-pv
spec:
  capacity:
    storage: 100Gi
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  nfs:
    server: nfs-server.example.com
    path: /models

模型版本管理

使用GitOps方式管理模型版本，通过Helm Chart部署：

# values.yaml
model:
  name: llama-7b
  version: v1.2.3
  image: registry.example.com/model:latest

自动化部署脚本

#!/bin/bash
# deploy-model.sh
kubectl apply -f model-deployment.yaml
kubectl set image deployment/model-deployment model=registry.example.com/model:v1.2.3
kubectl rollout status deployment/model-deployment

监控与回滚

通过Prometheus监控模型服务指标，并配置自动回滚策略，确保生产环境稳定性。

该方案已在多个生产环境中稳定运行，实现了模型从训练到部署的全流程自动化管理。

Rose736 · 2026-01-08T10:24:58

NFS存储方案看似简单，但实际生产中容易成为性能瓶颈。建议结合对象存储如S3，并通过CSI插件实现更灵活的模型访问，避免单点故障。

Kevin918 · 2026-01-08T10:24:58

GitOps虽然听起来高大上，但模型版本控制不能只靠yaml文件。需要引入MLflow或Model Registry等工具来追踪训练参数、指标和数据集，否则就是纸糊的自动化。

Max583 · 2026-01-08T10:24:58

自动化部署脚本太粗糙了，缺乏灰度发布和流量切分逻辑。建议集成Istio或Traefik实现蓝绿部署或金丝雀发布，确保模型更新不影响线上服务稳定性。

基于Kubernetes的模型管理实践