1快速部署一个预训练模型为API服务
- 1登录Baseten控制台,选择“Deploy Model”并浏览模型库或上传自定义模型文件(如PyTorch、TensorFlow格式)
- 2配置模型运行环境(选择GPU或CPU实例)并设置自动缩放规则
- 3点击部署,等待模型构建完成,获取自动生成的API端点
2将现有模型接入生产环境并监控性能
- 1在控制台创建新版本,上传更新后的模型权重或代码
- 2使用A/B测试或金丝雀发布策略,将流量逐步切换到新版本
- 3通过内置监控面板查看延迟、错误率和资源使用情况,并设置告警
3为应用集成模型推理(通过API调用)
- 1在部署完成后,从控制台复制API密钥和端点URL
- 2在应用代码中使用REST或gRPC调用该端点,传入输入数据(如JSON格式)
- 3处理返回的推理结果,并利用Baseten的SDK(如Python或JavaScript)简化集成