在大模型服务中，模型版本控制是保障系统稳定性和可追溯性的重要环节。本文将分享一个基于GitOps的模型版本控制策略。
核心思路
采用Git作为模型版本的中心化管理工具，通过自动化流水线实现模型的发布、回滚和灰度发布。具体方案包括：
- 模型存储结构：
/models/model_name/version_1.0/目录下存放模型文件和配置 - 版本标签管理：使用Git标签标记每个发布版本
- 自动化部署：通过CI/CD流水线自动更新模型服务
实施步骤
1. 模型仓库初始化
mkdir model-repo && cd model-repo
git init
# 创建目录结构
mkdir -p models/gpt4/v1.0 models/gpt4/v2.0
2. 版本发布脚本
import subprocess
import os
def publish_model(model_name, version, model_path):
# 创建版本目录
version_dir = f"models/{model_name}/{version}"
os.makedirs(version_dir, exist_ok=True)
# 复制模型文件
subprocess.run(["cp", f"{model_path}/model.bin", f"{version_dir}/"])
subprocess.run(["cp", f"{model_path}/config.json", f"{version_dir}/"])
# 提交到Git
subprocess.run(["git", "add", "."])
subprocess.run(["git", "commit", "-m", f"Publish {model_name} v{version}"])
subprocess.run(["git", "tag", f"v{version}"])
3. 部署更新
通过Kubernetes的Deployment控制器，配合ConfigMap实现模型版本切换。
关键优势
- 可追溯性：每次变更都有完整的历史记录
- 快速回滚：通过Git标签可秒级回滚到任意历史版本
- 自动化集成：与现有CI/CD流程无缝对接
该方案已在多个大模型服务中稳定运行，建议根据实际场景调整细节。
讨论