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模型服务的「灰度发布」策略

提问于 2025-04-21 23:11:02
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DeepSeek-R1版本升级时:

AB测试流量如何在不同模型版本间无损切换?

如何设计回滚机制确保bad case不影响用户体验?

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灰度发布是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式。AB test就是一种灰度发布方式,让一部分用户继续用A,一部分用户开始用B,如果用户对B没有什么反对意见,那么逐步扩大范围,把所有用户都迁移到B上面 来。灰度发布可以保证整体系统的稳定,在初始灰度的时候就可以发现、调整问题,以保证其影响度。 灰度发布一般有三种方式 nginx+lua,nginx根据cookie分流,nginx 根据权重来分配 nginx+lua根据来访者ip地址区分,由于公司出口是一个ip地址,会出现访问网站要么都是老版,要么都是新版,采用这种方式并不适合 nginx 根据权重来分配,实现很简单,也可以尝试 nginx根据cookie分流,灰度发布基于用户才更合理 两台服务器分别定义为 tts_V6  192.168.3.81:5280 tts_V7  192.168.3.81:5380 默认服务器为: default:192.168.3.81:5280 前端nginx服务器监听端口80,需要根据cookie转发,查询的cookie的键(key)为tts_version_id(该键由开发负责增加),如果该cookie值(value)为tts1则转发到tts_V6,为tts2则转发到tts_V7。
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