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。
【YashanDB 知识库】YCP 单机部署离线升级 -rpc 升级方式详细步骤
在进行 YCM 系统升级时，需确保每个被纳管的主机开放 9072 端口。具体步骤如下：
1. **备份操作**：使用默认路径 `/opt/ycm` 下的 `backup.sh` 脚本备份当前系统，确保数据库和其他关键文件安全。
2. **解压安装包**：将新版本的安装包解压到指定目录。
3. **生成配置文件**：通过 `yasadm host gen` 命令生成新的配置文件 `ycm_host.toml`，并指定相关参数。
4. **执行升级**：运行 `yasadm upgrade` 命令开始升级过程，确认升级信息并执行升级操作。
RabbitMQ实用技巧
连接超时通常是由于网络不稳定或RabbitMQ负载过高。可以通过增加连接重试机制来提高可靠性。