自託管決策模型：服務端、量化、延遲與營運培訓

部署選項

• 託管API與自託管的取捨比較。
• 機房、邊緣及隔離網路部署模式。
• 單模型與模型組合的差異。
• 單次決策成本比較。

硬體規格與容量規劃

• 依據參數數量評估記憶體佔用。
• 純CPU與GPU加速的比較。
• 並行度與吞吐量規劃。
• 為任務長度增長預留餘量。

服務端棧

• vLLM與SGLang選項。
• llama.cpp與GGUF執行方式。
• Ollama用於本地開發。
• 依據決策工作負載特性進行選擇。

量化而不損失校準

• 精度格式與記憶體節省。
• 測量品質與校準損失。
• 張量級別及重要性感知變體。
• 量化後的驗收測試。

延遲工程

• 中位數延遲與尾部延遲。
• 上下文長度增加的延遲增長。
• 暖啟動與模型快取。
• 批次處理多個決策問題。

邊緣與受限環境

• CPU上的小型決策模型。
• Apple Silicon及嵌入式部署。
• 離線運維與更新策略。
• 隔離環境下的權重分發。

容器化與擴展

• 模型服務映像設計。
• 磁碟卷與快取管理。
• 水平擴展與路由策略。
• 資源限制與GPU共享。

可觀測性

• 請求、延遲及錯誤指標。
• 信心分數分佈監控。
• 決策結果與升級追蹤。
• 校準漂移警報。

版本控制與發布

• 模型與適配器版本管理。
• 影子部署與灰度發布。
• 鎖定模型檔案以供稽核。
• 回滾程序。

安全與多租戶

• 身份驗證與速率限制。
• 提示詞與日誌的租戶隔離。
• 網路隔離與出口流量控制。
• 決策稽核日誌。