模型编排与自动化部署平台
面向高校与实验室场景，平台提供模型到服务的全流程编排与自动化交付能力。通过模板化代码生成与GitOps流水线，显著降低服务化门槛，提升可靠性与可追溯性。
AI
客户信息
客户名称
北京大学人工智能实验室
所属行业
高校/科研
企业规模
100人以上
所在地区
北京
产品介绍
模型编排 + 自动化部署服务
与北京大学人工智能实验室合作，提供从模型到推理服务上线的一体化平台：可视化编排流程、快速生成推理代码、给出部署建议并完成一键自动化部署。
核心功能
- •🧭 控制台：场景向导串联全流程（数据准备→模型选择→编排→部署→监控）
- •🧰 工具：数据管理（上传/版本/标注）、模型管理（版本/制品/代码上传）
- •👥 用户管理：用户/组织/项目/角色与权限
- •⚙️ 代码生成：基于模板的推理服务骨架（Python/FastAPI/Transformers/Torch）
- •📐 部署建议：资源配额与副本数建议、成本与QPS估算、拓扑建议
- •🚀 自动化部署：Helm/ArgoCD 一键发布，蓝绿/金丝雀与自动回滚
项目成果
👍98%
用户满意度
✨ 从模型到上线的交付周期缩短 70%，首周落地 20+ 推理服务
项目成效
70%
ttm reduction
20+
services launched first week
99.5%
deployment success rate
<5分钟
average deploy time
技术方案
系统架构
- 1Next.js 管理控制台
- 2Go 编排服务（gRPC/REST）
- 3模板与制品服务（代码模板/镜像制品/模型制品）
- 4构建与镜像服务（Docker Build/Cache）
- 5Kubernetes + Helm + ArgoCD
- 6Prometheus + Grafana + Loki
- 7PostgreSQL + Redis
- 8MinIO/OSS 制品与模型仓库
技术亮点
- •推理服务代码自动生成与热插拔组件
- •部署建议与容量规划（SLA/QPS/成本）
- •GitOps 持续交付与环境一致性保障
- •金丝雀/蓝绿发布与自动回滚
- •自动扩缩容（HPA/KEDA）与全链路可观测
- •审计日志与操作留痕
部署方案
校内私有云/科研集群，支持离线制品包与一键安装
使用技术
frontend
ReactNext.jsTailwindCSS
backend
GoPythonFastAPIgRPC
infrastructure
KubernetesHelmArgoCDDockerPrometheusGrafanaPostgreSQLRedisMinIO
挑战与解决方案
项目挑战
- •多框架与多模型的兼容与抽象（PyTorch/Transformers/自定义Operator）
- •环境一致性与可复现构建
- •部署策略稳定性与快速回滚
- •多租户隔离与细粒度权限控制
- •全链路可观测与指标覆盖
解决方案
- 1可视化编排 DAG（预处理→模型加载→推理→后处理→监控与告警）
- 2模板化推理代码生成（支持 Python/FastAPI、批量与流式推理）
- 3环境与依赖自动化（Docker/Conda/requirements.txt）
- 4部署建议引擎（CPU/GPU/内存/副本/HPA/KEDA）
- 5一键部署至 Kubernetes（Helm/ArgoCD），蓝绿/金丝雀发布与快速回滚
- 6多租户/多项目与RBAC权限体系（组织/项目/角色）