AIGC 云端生成自动化部署：CI_CD 实践指南

AIGC 云端生成自动化部署：CI/CD 实践指南

关键词：AIGC、CI/CD、云端部署、容器化、Kubernetes、模型版本管理、自动化测试

摘要：本文深入探讨人工智能生成内容（AIGC）在云端的自动化部署技术，结合持续集成/持续部署（CI/CD）最佳实践，构建从模型训练到生产环境的全流程自动化体系。通过容器化技术、微服务架构和云原生工具链的整合，解决AIGC服务部署中的模型版本管理、依赖冲突、资源调度等核心问题。全文包含完整的技术架构解析、算法实现细节、实战案例和工具推荐，为AI开发者和DevOps工程师提供可落地的部署解决方案。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

随着AIGC技术在文本生成、图像生成、代码生成等领域的爆发式增长，如何将训练好的模型高效部署到云端并实现规模化服务成为关键挑战。传统软件部署流程难以应对AI模型的动态更新、数据依赖复杂性和资源异构性（如GPU/TPU需求）。本文聚焦AIGC云端部署的CI/CD流水线设计，涵盖模型打包、容器化、自动化测试、弹性扩展、灰度发布等核心环节，提供端到端的工程化解决方案。

1.2 预期读者

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