Execution Context
Canary部署能够促进AI模型安全地过渡到生产环境，通过逐步分配流量实现这一点。这种方法允许机器学习工程师在早期阶段监控实际性能指标，从而识别潜在问题，例如延迟峰值或准确性下降，在完全替换模型之前进行发现。通过将风险限制在用户的一小部分，组织可以最大限度地减少停机时间，确保业务连续性，同时在动态的运营环境中验证模型的有效性。
启动灰度发布，通过配置流量分配比例，将极小比例的请求路由到新的模型实例。
在初始部署阶段，实时监控关键性能指标，例如推理延迟、错误率以及模型漂移指标。
只有在所有验证指标均达标，且未触发警报或回滚机制的情况下，才能逐步扩大流量至满负荷。
Operating Checklist
选择目标模型版本，并定义用于灰度发布实例的初始流量分配百分比。
部署灰度发布环境，并使用隔离的计算资源，以防止对基础服务的干扰。
激活监控代理，以捕获来自入站请求的延迟、准确性和错误指标。
在逐步增加流量的同时，持续验证以确保符合既定的性能基线。
Integration Surfaces
流量路由配置
为将传入请求精确地分配到基线模型实例和灰度发布模型实例之间，定义具体的百分比比例。
实时监控仪表盘
可视化实时性能数据，包括响应时间、吞吐量以及来自灰度发布环境的异常检测信号。
自动回滚触发器
如果在部署过程中，新模型超过预定义的安全性阈值，则配置自动停止流量。
