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。