模型部署需兼顾稳定性、性能与可维护性，涵盖封装API、Docker容器化、预处理固化、可观测性监控、热更新机制及安全限流等关键环节。
模型部署不是训练完扔到服务器上就完事，它需要把算法、工程、运维串起来，让模型真正跑在业务里。关键不在多高深，而在稳、快、可维护。
模型要能“拎包入住”：封装成独立服务
别让业务方自己加载模型、写预处理逻辑。用 Flask/FastAPI 写个轻量 API，输入 JSON，输出预测结果。模型文件、配置、依赖都打包进 Docker 镜像，本地跑通的环境，上线也一样——避免“在我机器上是好的”这类问题。
- 用 joblib 或 pickle 保存训练好的模型（注意 scikit-learn 版本兼容性）
- 预处理逻辑（如标准化、编码）必须和模型一起固化，不能每次调用现场算
- API 接口统一设计：/predict 接 POST，字段名、类型、缺省值写清楚，加简单校验（比如数值不能是 NaN）
别让模型变“黑盒”：加基础可观测性
上线后没人盯着日志，出问题只能等用户投诉。至少得知道：请求来了没？耗时多少？返回了什么？有没有异常？
- 记录每次请求的输入长度、响应时间、HTTP 状态码、预测置信度（如有）
- 用 logging 而不是 print；错误堆栈必须落盘，别只打屏
- 加一个 /health 检查端点，返回模型加载状态、内存占用、最近 1 分钟成功率
模型会老，系统不能僵：设计更新通道
数据分布一变，模型效果就掉。但重启服务更新模型？业务扛不住。得支持热加载或灰度切换。
- 模型文件存在外部存储（如 S3、NFS），服务启动时加载，定时检查 md5 或时间戳，有更新就 reload
- 更稳妥的做法：启动两个模型实例，用 Nginx 或 API 网关按权重分流，逐步切流
- 每次更新记版本号，请求头或响应体里带上 model_version，方便追踪效果回溯
安全和性能不是选修课：从第一天就考虑
一个没限流的预测接口，被恶意刷几万次，可能拖垮整台机器；没做输入清洗，SQL 注入虽少，但 JSON 注入、pickle 反序列化漏洞真有案例。
- 用 gunicorn + workers 控制并发，加 timeout 防止长尾请求卡死
- 输入字段严格校验类型和范围（比如年龄不能是负数、文本长度不超过 500 字）
- 敏感字段（如用户 ID）不进日志；模型参数不暴露在响应里（除非业务明确需要）
基本上就这些。不复杂，但容易忽略细节。模型再准，部署崩了，等于没做。
