詳細解釋
模型服務（Model Serving）是將模型以服務形式提供預測能力的技術和實踐，關注高可用、低延遲和可擴展性。
服務模式：
- 實時推理：
- 同步響應
- 低延遲要求
- 逐請求處理
- 批量推理：
- 異步處理
- 高吞吐量
- 定時或累積觸發
- 流式推理：
- 持續數據流
- 實時預測
- 窗口處理
架構組件：
- 負載均衡：請求分發
- 自動擴展：根據負載調整實例
- A/B測試：多版本並行
- 熔斷降級：故障處理
性能優化：
- 模型優化：
- 量化
- 剪枝
- 編譯
- 服務優化：
- 批次合併
- 緩存
- 異步處理
監測：
- 指標：
- 延遲（P50、P99）
- 吞吐量（QPS）
- 錯誤率
- 資源使用率
- 日誌：請求追蹤
- 告警：異常通知
平台比較：
- Triton Inference Server：
- NVIDIA支持
- 多框架
- 高性能
- TorchServe：
- PyTorch原生
- 功能豐富
- TensorFlow Serving：
- TensorFlow專用
- Google推薦
模型服務是生產AI系統的核心。