在大模型部署实践中，模型版本管理是确保系统稳定性和可追溯性的关键环节。本文记录了我们在生产环境中实施的模型版本管理最佳实践。
问题背景
随着大模型迭代速度加快，不同版本模型的性能差异显著，若缺乏有效的版本控制机制，容易导致模型上线后出现性能下降或功能异常。
解决方案
我们采用基于Git的模型版本管理策略，结合Docker容器化部署：
# 1. 创建模型版本目录结构
mkdir -p model_versions/v1.0.0/{config,weights,logs}
# 2. 使用Git标签管理版本
git tag -a v1.0.0 -m "稳定版模型"
git push origin v1.0.0
# 3. Docker部署脚本示例
FROM tensorflow/tensorflow:2.13.0-gpu-jupyter
COPY model_versions/v1.0.0/ /app/model/
WORKDIR /app
CMD ["python", "deploy.py"]
关键实践要点
- 建立标准化的模型目录结构
- 使用Git标签进行版本标记
- 定期备份重要版本模型
- 部署前进行充分的回归测试
复现步骤
- 在项目根目录创建model_versions文件夹
- 每次模型更新时创建新版本子目录
- 使用git tag命令标记稳定版本
- 编写Dockerfile指定对应版本路径
通过这套方案，我们成功实现了模型版本的可追溯管理，在保证部署效率的同时提升了系统稳定性。
讨论