# 模型推理服务交付：效果、资源与回滚

工作单元：W-C15；版本：2026-10-21.workunits.2；复核：2026-10-20
把固定权重和特征处理交付为可调用批/在线推理服务，满足效果、资源、故障与版本回滚条件。

## 当前用法
可委派推理服务实现和演练；以效果/版本一致性、负载与回滚阶段接收，再决定获准流量。
依据：MLflow可记录模型/试验谱系，KServe0.20发布提供流量切分与canary机制；服务行为可以按版本单独核验；实验参数/代码/指标/产物应能连到服务版本，否则离线成绩无法解释线上差异。
来源状态：active
本站记录：本次只核查公开材料和任务契约；未在本站运行该任务、工具或模型。

条件：
- 权重/Tokenizer/预后处理、特征、依赖、硬件、数据快照与服务身份固定。
- 离线基线/保留输入、缺失/新类别、依赖失败/负载、旧服务与回滚入口及漂移动作。

## 请求与范围
已有模型产物，需要在目标硬件与接口下提供可接收推理。
产物为固定模型/特征到批或在线推理服务；检索与工具Agent工作流另由W-C26接收，业务因果效果转W-A03。

## 输入
- 推理目标：模型输入输出schema、效果切片/错误代价、并发/尾延迟/费用预算。
- 固定环境：权重/Tokenizer/预后处理、特征、依赖、硬件、数据快照与服务身份固定。
- 独立接收：离线基线/保留输入、缺失/新类别、依赖失败/负载、旧服务与回滚入口及漂移动作。

## 交付物
- 推理服务代码/镜像和权重/特征/依赖版本
- 离线线上一致性、保留切片、异常输入及负载/实际资源结果
- 版本化流量、回滚/依赖失败/漂移响应和未支持输入说明

## 验收
1. 版本与效果一致
   方法：同保留输入核对权重/特征/Tokenizer/输出，检查缺失、新类别和关键切片。
   拒收：服务载入旧权重却继承新训练成绩。
2. 负载与失败可接收
   方法：固定并发/规模，测尾延迟/吞吐/资源，施加资源不足、依赖超时和异常输入。
   拒收：只看HTTP200或最快一次，隐藏资源耗尽。
3. 版本可恢复
   方法：按版本对比效果/资源，演练减流/回滚及旧模型-特征一致性，核验漂移响应。
   拒收：canary存在但回滚后模型/特征不匹配。


## 具体例子
输入：离线故障预测器部署API，需处理缺失特征、新类别和并发。
预期产物：同输入版本一致性、切片效果、资源/失败与回滚输出。
失败：接口存活但特征错位，回滚也载入不匹配权重。

## 工作重组
以前：训练交权重，工程接接口，运行团队另补版本/负载和回滚。
现在：Agent联合实现预处理、推理接口和部署验证；稳定推理由程序执行，效果/环境反馈驱动修正。
保留：
- 效果门槛、服务身份、生产流量与费用授权。
新增：
- 版本化效果/资源与回滚后模型-特征一致性检查。

## 人的责任与失败接管
确定错误代价、服务身份、资源和流量授权，裁决效果/费用取舍。
缺目标硬件/保留数据时交具体阻塞；效果或资源不达标保留失败，不改阈值隐藏。

## 尚待补足
- 目标权重/特征、推理硬件、线上切片/漂移与真实回滚未验证；没有AI部署成功率。

## 职业与团队下一步
模型推理与机器学习服务
推理服务代码/镜像和权重/特征/依赖版本
固定一个模型API和旧版本，核对保留输入/特征，再测异常/并发/资源并回滚，检查旧服务真实输出。
/explore?purpose=career&domain=computing
模型离线表现与服务效果/资源/版本可能不一致。
Agent联合实现预处理、推理接口和部署验证；稳定推理由程序执行，效果/环境反馈驱动修正。
固定一个模型API和旧版本，核对保留输入/特征，再测异常/并发/资源并回滚，检查旧服务真实输出。
/explore?purpose=team&domain=computing

## 证据与关系
- KServe0.20发布说明：https://github.com/kserve/website/blob/main/blog/2026-08-06-KServe-0.20-release.md
  定位：traffic splitting/canary/observability；公开 2026-08-06；核查 2026-10-20；复查 2027-01-20
  支持：提供公开部署机制。
  未覆盖：机制存在不是模型效果或AI上线可靠率。
- MLflow Tracking 官方说明：https://mlflow.org/docs/latest/ml/tracking/
  定位：Runs；Models；Tracking Runs；公开 未标注单页发布日期；核查 2026-10-20；复查 2027-01-20
  支持：提供谱系/版本记录接口。
  未覆盖：记录正确性和线上效果仍由任务验证。


## 任务级判断与证据
采用方式：分阶段接收
从证据到建议：模型工程需要把实验和运行状态接起来。公开KServe提供版本流量/观察机制，MLflow记录模型谱系；这些工具不提供AI部署成绩，采用建议是结合可验证状态作出的编辑判断。
当前可用性：mixed；MLflow/KServe机制公开；目标模型权利、硬件、依赖与部署版本另固定，未在本站运行。
- KServe：https://github.com/kserve/website/blob/main/blog/2026-08-06-KServe-0.20-release.md
  0.20发布；具体CRD/Runtime镜像在执行固定；开源；K8s/推理资源、模型权利与云权限另备
- MLflow：https://mlflow.org/docs/latest/ml/tracking/
  按实际服务固定MLflow/模型/存储版本；开源记录工具；API和存储权限另配

### MLflow可记录模型/试验谱系，KServe0.20发布提供流量切分与canary机制；服务行为可以按版本单独核验。
依据身份：工具与方法依据；状态：active
- KServe0.20发布说明：https://github.com/kserve/website/blob/main/blog/2026-08-06-KServe-0.20-release.md
  定位：0.20 release：traffic splitting/canary；关系：method
  支持：提供公开部署机制。
  限制：机制存在不是模型效果或AI上线可靠率。
  核查：2026-10-20；来源状态：active
适用限制：机制存在不是模型效果或AI上线可靠率。

### 实验参数/代码/指标/产物应能连到服务版本，否则离线成绩无法解释线上差异。
依据身份：工具与方法依据；状态：active
- MLflow Tracking 官方说明：https://mlflow.org/docs/latest/ml/tracking/
  定位：Tracking Runs；Models；关系：method
  支持：提供谱系/版本记录接口。
  限制：记录正确性和线上效果仍由任务验证。
  核查：2026-10-20；来源状态：active
适用限制：记录正确性和线上效果仍由任务验证。

### 可委派模型推理工程包，以独立效果、资源/故障和版本回滚接收；不继承训练成绩或服务存活作为业务收益。
依据身份：有条件的编辑推断；状态：active
- KServe0.20发布说明：https://github.com/kserve/website/blob/main/blog/2026-08-06-KServe-0.20-release.md
  定位：canary与versioned traffic；关系：partial
  支持：分版本接收有工具基础。
  限制：未在目标环境运行，本任务不提供成功率或业务收益。
  核查：2026-10-20；来源状态：active
适用限制：未在目标环境运行，本任务不提供成功率或业务收益。

## 情境变化
### 模型推理与漂移
输入变化：训练模型作为批/在线服务。
判断变化：先核对特征/权重一致性，再接收负载和漂移响应。
验收变化：保留切片、未知类别、输入schema、延迟/成本和再训练/回退。
### 上线试点与回滚
输入变化：需流量切分、效果比较及失败恢复。
判断变化：部署演练可整包交付，生产流量/业务判断另有授权与实验。
验收变化：版本化效果/资源、旧服务回滚与状态完整；收益转W-A03验证。

研究前沿：MLflow追踪谱系与KServe版本化部署机制公开；方法存在不等于本模型/硬件的AI交付可靠率，也不能以存活推断业务收益。
下一项验证：固定一个模型API和旧版本，核对保留输入/特征，再测异常/并发/资源并回滚，检查旧服务真实输出。
未来改判信号：
- 新模型/数据版本的线上线下效果、资源和回滚持续一致，可考虑扩大相近输入范围。
- 特征错位、漂移未响应或服务存活掩盖效果退化，应收窄或暂停相应采用。

## 与本单元直接关联的进展
尚未收录与本单元直接关联的新进展。当前用法依据本页的方法与验收资料，不能套用同领域其他任务的成果。

领域背景与未来情景：/explore?purpose=understand&domain=computing


## 工具与采用佐证