KServe 模型推理服务（Autoscaling、Canary 与性能验证）

KServe 模型推理服务（Autoscaling、Canary 与性能验证）概述KServe 提供在 Kubernetes 上的统一模型托管与推理接口，支持多后端（TF/ONNX/Sklearn）与自动伸缩。本文聚焦伸缩与金丝雀发布及验证方法。关键实践与参数Autoscaling：基于并发/请求率与自定义指标伸缩；设置 `min/max` 副本与冷却时间。Canary：按百分比路由新版本模型，逐步提升权重并观测指标。资源：为 CPU/GPU 设定请求/限制；使用 NodeSelector 与容器优化。配置示例（InferenceService 片段）apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1 kind: InferenceService metadata: name: model spec: predictor: sklearn: storageUri: s3://bucket/model autoscaling.knative.dev/target: "10" canaryTrafficPercent: 10 验证方法使用基准请求压测吞吐与延迟；观察扩缩事件与尾延迟。对比不同权重下的错误率与性能；确认新模型稳定后再提升权重。监控 GPU/CPU 利用率与瓶颈，优化资源配置。注意事项冷启动与模型加载时间需评估；预热策略与缓存。版本兼容与输入输出契约；避免上线后断崖。与日志与可观测系统结合，形成闭环。