NLP模型部署关键在于将“能跑通”的代码转化为“可交付”服务，需经ONNX/TorchScript导出、FastAPI封装、性能压测优化、Docker容器化四步；核心是兼顾算法、工程与运维，动手实践完整链路最有效。
自然语言处理（NLP）模型从开发到上线，真正卡住多数人的不是训练，而是部署——模型跑得动不等于服务稳、延时低、能扩缩、好维护。核心在于把“能跑通”的代码变成“可交付”的服务，这需要兼顾算法理解、工程规范和运维常识。
模型导出：别只存 PyTorch 的 .pt 文件
训练完的模型不能直接扔进生产环境。需统一转为轻量、跨平台、推理友好的格式：
- ONNX 是首选中间表示：兼容 PyTorch/TensorFlow，支持 CPU/GPU 推理，便于后续用 ONNX Runtime 加速；导出时注意固定输入 shape、关闭 dropout 和 train mode
- 小模型（如 DistilBERT 分类）可转为 TorchScript（
torch.jit.trace或script），但需确保所有控制流可追踪 - 避免直接 pickle 模型对象——版本依赖强、不安全、无法跨语言调用
服务封装：用 FastAPI + Uvicorn 起一个真可用的 API
Flask 够轻但并发弱，Django 过重。FastAPI 是当前 NLP 服务封装的实用平衡点：
- 定义清晰的 Pydantic 输入 schema（比如
text: str, max_length: int = 512），自动校验+文档（/docs 自带 Swagger） - 模型加载放在全局或单例中（
on_event("startup")），避免每次请求都 reload - 加简单日志（如请求耗时、输入长度）和错误兜底（
try/except ValueError返回 422） - 启动命令示例：
uvicorn api:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4 --reload（开发用 reload，上线关掉）
性能压测与优化：先测再调，别猜
上线前必须模拟真实流量。用 locust 或 wrk 测 RPS、P99 延迟、内存增长：
- 常见瓶颈不在模型计算，而在 tokenizer（尤其是中文分词）、预处理（正则清洗）、后处理（JSON 序列化）
- 加速技巧：tokenizer 预热（首次调用后缓存）、batch 推理（哪怕 batch_size=2）、ONNX Runtime 启用 graph optimization 和 execution provider（
CUDAExecutionProvider） - 内存泄漏检查：用
psutil监控 RSS，连续请求 1000 次看是否持续上涨
容器化与上线：Dockerfile 要够“瘦”
生产环境不接受“在我机器上能跑”。Docker 是交付标准：
- 基础镜像选
python:3.9-slim或tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.9，别用 full Ubuntu - 模型文件不打进镜像（体积大、更新难），改用挂载卷或从对象存储（如 S3/MinIO）按需下载（加本地缓存）
- 健康检查接口（
/health）返回 status=ok + 模型加载时间戳，供 k8s probe 使用 - 暴露端口、设置非 root 用户、清理构建缓存，几行就能让镜像小一半
基本上就这些。模型部署不是黑盒魔法，是把训练逻辑、接口契约、资源约束、可观测性串起来的过程。动手跑通一次完整链路（训练 → ONNX → FastAPI → Docker → curl 测试），比读十篇论文更接近“精通”。
