项目背景
某大型电商平台拥有10+在线推荐模型，覆盖首页推荐、商品详情页、购物车等多个场景。然而，模型运维全靠人工操作，缺乏统一监控和自动迭代机制，GPU利用率仅35%，月成本高达80万元。模型更新滞后导致推荐效果逐渐下降，而运维团队疲于奔命却无法有效提升系统效率，亟需引入MLOps体系实现运维自动化。
核心痛点
解决方案
全链路MLOps平台搭建
构建从数据采集、特征工程、模型训练、模型评估到灰度发布的全链路MLOps平台，实现模型生命周期自动化管理。新模型从训练到上线时间从2周缩短至2天，支持A/B测试和灰度发布，降低上线风险。
GPU资源智能调度
开发GPU资源智能调度系统，基于模型流量预测动态分配GPU资源，支持模型热加载和弹性伸缩。高峰期自动扩容，低峰期自动缩容，GPU利用率从35%提升至82%。
7×24模型监控体系
建立全方位模型监控体系，覆盖预测准确率、延迟、吞吐量、数据分布漂移等关键指标。异常自动告警并触发模型重训练流程，确保推荐效果持续最优。
效果数据
| 指标 | 改造前 | 改造后 | 提升 |
|---|---|---|---|
| GPU利用率 | 35% | 82% | 134% |
| 月GPU成本 | 80万 | 44万 | 45% |
| 模型迭代周期 | 2周 | 2天 | 86% |
| 模型异常发现时间 | 24小时 | 5分钟 | 97% |
技术栈
Kubernetes、Kubeflow、MLflow、Prometheus、Grafana、NVIDIA GPU Operator、Python、Airflow
