监控vLLM等大模型推理性能
本文将深入探讨 AI 推理应用的可观测方案，并基于 Prometheus 规范提供一套完整的指标观测方案，帮助开发者构建稳定、高效的推理应用。
容器化AI模型的监控与治理：确保模型持续稳定运行
在前几篇文章中，我们探讨了AI模型的容器化部署及构建容器化机器学习流水线。然而，将模型部署到生产环境只是第一步，更重要的是确保其持续稳定运行并保持性能。为此，必须关注容器化AI模型的监控与治理。
监控和治理至关重要，因为AI模型在生产环境中面临数据漂移、概念漂移、模型退化和安全风险等挑战。全面的监控涵盖模型性能、数据质量、解释性、安全性和版本管理等方面。使用Prometheus和Grafana可有效监控性能指标，而遵循模型治理最佳实践（如建立治理框架、定期评估、持续改进和加强安全）则能进一步提升模型的可信度和可靠性。总之，容器化AI模型的监控与治理是确保其长期稳定运行的关键。
基于DeepSeek的智能客服系统实战：从开发到部署
本文详细介绍如何将基于DeepSeek的智能客服系统从开发到部署，涵盖服务器选择、环境配置、代码部署及Web服务器设置。通过具体案例和代码示例，讲解系统上线步骤，并介绍使用Prometheus、Grafana等工具进行性能监控的方法。此外，针对高并发、API调用失败等常见问题提供解决方案，确保系统的稳定运行。最后强调数据安全与隐私保护的重要性，帮助读者全面掌握智能客服系统的部署与维护。