模型服务架构是机器学习系统中实现模型部署与推理的关键设计，其核心目标是将训练好的模型高效、安全地转化为可调用的服务接口。以下是典型架构组成：
核心组件 🛠️
- 模型仓库：存储模型文件（如TensorFlow/PyTorch模型）与版本管理
- 推理服务：负责模型加载与预测请求处理（如使用Triton Inference Server）
- API网关：提供REST/gRPC接口，支持流量管理与认证授权
部署模式 🚀
| 模式 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 单体部署 | 简单易用 | 小规模场景 |
| 微服务架构 | 高扩展性 | 分布式系统 |
| 边缘计算 | 低延迟 | IoT设备部署 |
架构优势 💡
- ⚡ 高并发支持：通过负载均衡处理海量请求
- 🧠 模型复用：统一管理多版本模型资源
- 🔒 安全隔离：独立沙箱环境保障服务安全
如需深入了解模型服务架构的实现细节，可访问 模型服务架构详解 页面。