在推理服务中，模型版本回滚是一个关键的稳定性保障机制。最近在为一个基于Transformer的文本生成模型设计回滚系统时，踩了不少坑。
问题背景
我们的模型服务使用了模型版本控制，在每次更新后需要快速回滚到上一个稳定版本。但最初的设计是通过修改配置文件中的版本号来实现，这导致了手动操作容易出错、且无法快速响应线上故障。
踩坑过程
方案一：手动版本切换 尝试直接修改Nginx配置指向不同模型目录，结果发现每次都需要重启服务，而且在切换过程中服务不可用。更糟糕的是，一旦出错，恢复时间长，用户体验极差。
方案二：配置中心控制 使用Spring Cloud Config，但因为模型加载机制复杂，配置更新后需要重新初始化整个推理引擎，导致大量资源浪费。
解决方案
最终采用了基于Docker的多版本部署策略：
# 构建不同版本的镜像
docker build -t model-server:v1.0 .
docker build -t model-server:v2.0 .
# 启动服务并指定版本
docker run --name model-v1 -p 8080:8080 model-server:v1.0
docker run --name model-v2 -p 8081:8080 model-server:v2.0
# 使用nginx负载均衡进行版本切换
upstream model_backend {
server 127.0.0.1:8080 weight=90;
server 127.0.0.1:8081 weight=10;
}
通过这种方式，可以实现零停机版本切换。同时，配合监控系统，一旦检测到新版本异常，可以快速将流量切回旧版本。
实现要点
- 模型服务需要支持热加载
- 配置中心需要与部署系统联动
- 监控告警系统需及时发现异常
- 建立完整的版本变更记录和回滚日志
讨论