AI部署（AI Deployment）是指将人工智能模型或应用集成到云平台中，通过分布式计算资源实现高效运行和管理。以下是关键要点：
1. 核心概念
- 云原生AI：基于云架构设计的AI系统，具备弹性扩展和高可用性
- 模型服务化：将训练好的AI模型封装为API，供其他应用调用
- 自动化运维：利用云平台工具实现模型的监控、更新和优化
2. 优势与挑战
- 🚀 优势
- 灵活的计算资源分配
- 成本效益（按需付费）
- 快速迭代与部署
- ⚠️ 技术挑战
- 数据隐私保护（🔐）
- 模型推理延迟优化（⏳）
- 多租户环境下的资源隔离（🔒）
3. 最佳实践
- 使用容器化技术（如Docker）确保环境一致性
- 结合Kubernetes实现自动化扩缩容
- 采用Serverless架构降低运维复杂度