大模型服务中模型更新的灰度发布策略

在大模型服务中，模型更新的灰度发布策略是保障系统稳定性和用户体验的关键环节。本文将分享一个可复现的灰度发布方案。

灰度发布核心思路

采用分层灰度策略：首先将流量按用户ID哈希分布到不同版本，确保新旧版本并行运行，同时通过监控指标动态调整权重。

实现步骤

1. 版本路由配置：

# 路由逻辑实现
import hashlib

class ModelRouter:
    def __init__(self, versions):
        self.versions = versions
        
    def get_version(self, user_id):
        # 基于用户ID的哈希算法
        hash_value = int(hashlib.md5(str(user_id).encode()).hexdigest(), 16)
        version_index = hash_value % len(self.versions)
        return self.versions[version_index]

2. 流量控制：

# 动态权重调整
from prometheus_client import Gauge

weight_gauge = Gauge('model_version_weight', 'Current version weight', ['version'])

# 根据成功率动态调整权重
if success_rate < 0.95:
    # 降低新版本权重
    weight_gauge.labels(version='new').set(0.1)
else:
    weight_gauge.labels(version='new').set(0.3)

关键监控指标

• 响应延迟
• 错误率
• 用户满意度评分

通过这种灰度发布策略，可以在不影响大部分用户的情况下，逐步验证新模型的性能表现。