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AI模型部署

训练好的AI模型如果不能快速、稳定、弹性地部署到生产环境，那么再高的准确率也只是实验室成果。在实际工程中，我们需要应对多环境兼容、弹性伸缩、版本迭代、资源调度与监控等挑战。容器化（Docker）与云原生（Kubernetes）正好为AI部署提供了统一打包、跨环境运行与自动扩缩容的能力。 1.容器化部署 容器化的核心思路是把模型运行所需的一切环境打包进镜像，保

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