大模型部署环境的自动化配置流程

大模型部署环境的自动化配置流程

在大模型生产部署中，环境配置的标准化和自动化是确保一致性、可复现性和效率的关键。本文将介绍一套完整的自动化配置流程，适用于ML工程师在生产环境中快速搭建稳定的大模型部署环境。

1. 环境准备

使用Docker Compose进行容器化部署，确保环境隔离和版本控制。

version: '3.8'
services:
  model-server:
    image: model-server:latest
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - MODEL_PATH=/models
      - PORT=8000
    volumes:
      - ./models:/models
      - ./config:/config

2. 自动化脚本配置

编写setup.sh自动安装依赖和环境变量：

#!/bin/bash
# 安装基础依赖
pip install -r requirements.txt
# 配置环境变量
export MODEL_PATH=/models
export PORT=8000
# 启动服务
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port $PORT

3. CI/CD集成

使用GitHub Actions实现自动化部署：

name: Deploy Model
on:
  push:
    branches: [ main ]
jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2
      - name: Build and push
        run: |
          docker build -t model-server .
          docker tag model-server user/model-server:latest
          docker push user/model-server:latest

通过这套流程，可以显著提升部署效率和稳定性，降低人为错误风险。