推理服务平台技术债治理：替代方案评估与决策框架
本文针对AI推理服务平台在快速迭代中积累的技术债，提出了一个系统的治理框架与实践方案。通过构建一个可运行的、配置驱动的推理服务项目，我们展示了如何识别常见技术债（如硬编码配置、紧耦合路由），并运用包含成本、收益与风险评估的决策模型来评估重构方案。文章详细阐述了从项目结构设计、核心模块实现（配置管理、插件化路由、请求批处理）到替代方案量化评估的完整流程，提供了可直接部署的代码与明确的决策工具，助力团...
技术博客
标签：模型部署
推理服务平台中引入RLHF的迁移策略与风险控制
本文探讨在已有的大语言模型推理服务平台中，安全、渐进地引入基于人类反馈的强化学习（RLHF）的技术方案。核心内容包括设计一套分阶段迁移策略（影子部署、流量切换、混合服务），并实现配套的风险控制机制（奖励攻击检测、输出质量监控、自动熔断）。我们将通过一个精简但功能完整的可运行项目，展示如何将监督微调模型、奖励模型和基于PPO的策略模型整合进现有服务体系，实现模型在线的持续优化与安全可控的部署。
