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金丝雀发布：先部署给少量用户

Q: 「金丝雀发布：先部署给少量用户」这节课中我会学到什么？

将少量流量转移到新模型 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 MLOps Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

将少量流量转移到新模型

第 1 / 4 课13 个步骤

金丝雀发布：先部署给少量用户 是 CoddyKit 上的免费 MLOps Academy 课时。这是第 1 节课，共 4 节。你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。这是 MLOps Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 MLOps Academy 课程共包含 4 节课。

什么是金丝雀发布

金丝雀发布会先将新模型发送给一小部分真实流量，因此您可以在观察期间将任何问题的影响控制在很小范围内。🐤

为什么不直接面向所有用户发布

一次性将全部流量切换到新模型，属于大爆炸式部署：如果模型有问题，每个用户都会立即受到影响。

有意从小规模开始

金丝雀发布通常从5% 的流量开始。这足以收集真实反馈，同时又足够小，即使模型有问题，对用户的影响也很有限。

主模型与挑战模型

稳定的模型是主模型；金丝雀模型则是挑战模型。两者会同时在线运行，这样您就能使用相同的真实请求进行比较。

扩大范围前先观察

金丝雀模型处理分配给它的流量时，您需要并排对比主模型，监控错误率、延迟和关键业务指标。

分阶段逐步增加

如果金丝雀模型运行正常，就分阶段提升其流量比例，例如 5%、25%、50%，最后达到 100%，并在每个阶段暂停检查。

拆分流量

路由器或代理会决定每个请求访问哪个模型。通过这种简单的拆分，每 20 次调用中会有 1 次发送到金丝雀版本。

import random

def route(request, canary_pct=5):
    if random.uniform(0, 100) < canary_pct:
        return canary_model.predict(request)
    return champion_model.predict(request)

标记由哪个模型提供服务

记录每个请求由哪个模型处理。如果每次预测都没有版本标签，之后您就无法判断各项指标分别属于哪个模型。

log.info("prediction", extra={
    "model_version": "v2-canary",
    "latency_ms": latency,
})

保持各流量切片可比较

根据用户 ID 的稳定哈希值进行路由，让同一个人始终使用同一个模型。按请求随机拆分会使公平比较更加困难。

快速退出

关键在于快速退出。如果金丝雀模型出现异常，就将其流量降回 0%，用户甚至不会察觉发生过任何问题。

金丝雀发布与蓝绿发布

蓝绿发布会保留两个完整环境，并在两者之间切换。金丝雀发布则逐步导入流量，让您拥有更精细的控制和更早的预警。

快速检查

让我们检查一下金丝雀发布背后的核心理念。

在交互式课程中回答

回顾

金丝雀发布会先将新模型发送给一小部分流量，与主模型进行比较；只有运行正常才会逐步扩大范围，否则就立即回滚。✅

免费开始

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在浏览器中编写并运行真实代码，获得全天候 AI 导师的即时帮助，并在网页或应用中继续学习。

课程: 30
课程: 120

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常见问题解答

「金丝雀发布：先部署给少量用户」课时是免费的吗？

是的 — 「金丝雀发布：先部署给少量用户」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 MLOps Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 MLOps Academy 课程共包含 4 节课。

「金丝雀发布：先部署给少量用户」这节课中我会学到什么？

将少量流量转移到新模型你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 MLOps Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 MLOps Academy 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 MLOps Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。这是第 1 节课，共 4 节。

「金丝雀发布：先部署给少量用户」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 MLOps Academy 课中编写并运行代码吗？

能。每节 MLOps Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

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