KServe 模型部署与弹性推理实践（2025）

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。