开源框架下的模型部署方案

在开源大模型时代，如何高效部署微调后的模型是ML工程师面临的核心挑战。本文将基于Hugging Face Transformers和FastAPI构建一套可复现的部署方案。

环境准备

pip install transformers fastapi uvicorn torch

核心部署代码

from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

app = FastAPI()
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"  # 示例模型

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

@app.post("/generate")
def generate(text: str):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
    result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return {"result": result}

部署运行

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4

该方案支持多GPU并行处理，适用于生产环境的模型服务部署。

最佳实践建议

使用模型量化技术降低内存占用
配置合理的超时和重试机制
添加模型版本管理和A/B测试功能

TrueCharlie · 2026-01-08T10:24:58

这套方案看起来很轻量，但实际生产环境的坑远不止这些。比如device_map='auto'在多卡机器上可能引发内存分配不均，建议明确指定device_map={'':0}来控制显存。另外，FastAPI默认不支持长文本处理，需要加流式输出和请求限流，否则容易被突发流量打垮。

WrongSand · 2026-01-08T10:24:58

模型量化确实能省不少内存，但别光看理论值。Llama-2-7b在FP16下占用20GB显存，量化到INT4后可能降到5GB，但这会牺牲约10%的生成质量。建议部署前做A/B测试，或者用bitsandbytes+QLoRA方案，在精度和性能间找平衡点。

晨曦之光 · 2026-01-08T10:24:58

代码里直接把模型加载到GPU上，这在微调后部署场景下风险很高。应该加个检查机制：如果模型路径不存在或权重文件损坏，服务应优雅降级而不是崩溃。还要考虑模型热更新问题——生产环境中不能每次改完代码就重启整个服务，最好支持模型版本控制和动态加载

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