模型评测与可靠部署
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围绕真实业务场景建立从数据治理、离线评测到在线服务和运行监控的工程闭环，使模型结果可比较、版本可回归、服务可观测、异常可降级。
关注重点质量与性能双重验证
服务框架SGLang / vLLM / FastAPI
工程目标稳定、可追溯、可恢复
项目目标
模型在实验集上取得较高指标并不代表可以直接进入生产环境。真实业务还会面对输入分布变化、长文本截断、并发压力、依赖服务故障和模型版本迭代。本项目将评测、部署与运维视为同一条质量链路，减少“离线效果好、线上不可用”的落差。
我的工作
- 建立训练集、验证集、固定回归集、难例集和线上抽样集的分层数据结构。
- 统一指标口径，结合总体指标、类别指标、错误类型和业务风险进行多维评估。
- 设计模型版本对比、提示词回归、上下文长度和边界输入测试。
- 对吞吐、首 token 延迟、端到端时延、并发能力和显存占用进行性能压测。
- 建设健康检查、日志审计、输入输出追踪、服务自启动和故障恢复机制。
- 为模型不可用、低置信度和业务规则冲突场景设计降级与人工确认路径。
工程闭环
01数据与标签治理
02离线质量评测
03性能与压力测试
04灰度发布与回归
05监控、降级与复盘
实践重点
- 可比较：固定模型、数据、提示词和统计方式，避免不同实验之间指标失真。
- 可追溯：记录模型版本、请求参数、输入输出、异常原因和评测结果。
- 可恢复：通过健康检查、自动拉起、超时重试和备选路径降低单点故障影响。
- 可演进：将线上错误转化为难例和回归样本，持续推动数据与模型迭代。