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标题: KServe 模型部署与弹性推理实践（2025）

关键词:

• KServe
• 推理服务
• Autoscaling
• Canary
• Observability

描述: 在 Kubernetes 上使用 KServe 部署与治理推理服务，结合自动伸缩、金丝雀发布与观测策略，提升性能与稳定性。

categories:

• 文章资讯
• 编程技术

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KServe 模型部署与弹性推理实践（2025）

一、部署与接口

• InferenceService：统一模型入口与协议（REST/gRPC）。
• 模型格式：支持 ONNX/TensorFlow/PMML 等多格式。

二、弹性与发布

• Autoscaling：按 QPS/并发与延迟指标伸缩副本。
• Canary：按权重分流验证新版本，异常快速回退。

三、观测与治理

• 指标：延迟/吞吐/错误率与拒绝率；设定告警阈值。
• 日志与追踪：统一采集推理链路日志与 Trace。

注意事项

• 关键词与分类与描述与正文一致；策略与参数以真实负载校准。