林愷毅

將 AI 從原型推向正式上線，是多數團隊最容易卡關的階段。一個在數千名用戶下表現良好的模型，當流量快速成長時，往往會出現問題。延遲增加、成本飆升，系統穩定性也變得難以預測。 在生產環境規劃的第一階段， 林愷毅 強調，AI 擴展不只是技術問題，而是一個系統設計的挑戰，涵蓋基礎架構、資料流、監控機制與使用者體驗。 為什麼 AI 擴展與傳統軟體擴展不同 AI 系統的運作方式與一般應用程式不同。它高度依賴資料管線、模型推論，以及持續更新。 當用戶數量增加時，即使是很小的效率問題也會被放大。一秒鐘的延遲，可能累積成數百萬秒的損失。 因此，AI 擴展是一場關於精準度的戰役，而不只是算力的比拼。 從一開始就建立正確的架構 為成長而設計 可擴展的 AI 系統必須採用模組化架構。每個元件，例如資料擷取或模型推論，都應該能獨立擴展。 微服務架構能有效隔離故障，降低系統整體風險，也讓升級變得更安全、更快速。 這樣的設計，能讓團隊只針對真正需要的部分進行擴展。 優化模型部署與推論效率 模型推論通常是系統中的最大瓶頸。大型模型在高流量時會消耗大量運算資源。 透過請求批次處理與模型快取，可以大幅降低回應時間。硬體加速同樣扮演關鍵角色。 正如 林愷毅 所指出的，提升推論效率，遠比單純增加伺服器更重要。 資料管線必須穩定可靠 AI 系統仰賴持續且穩定的資料流動。一旦資料管線中斷，模型就可能過時或產生偏差。 即時串流架構能在高流量下維持資料穩定傳輸，即使遇到突發流量也不會中斷。 嚴謹的資料驗證機制，能防止錯誤資料進入生產環境。 規劃尖峰流量，而非平均值 許多系統失敗，是因為只針對平均使用情境設計。現實世界的流量變化往往不可預測。 自動擴展機制能在高需求時快速放大資源，在低流量時自動縮減，有效平衡效能與成本。 透過極端情境的壓力測試，可以及早發現潛在問題。 監控機制不可或缺 沒有監控的 AI 擴展風險極高。團隊必須清楚掌握延遲、錯誤率與模型表現。 模型漂移監測尤其重要，因為使用者行為的改變，可能悄悄降低模型準確度。 持續監控能在使用者察覺之前，先一步發現問題。 在成本與效能之間取得平衡 支撐數百萬用戶的 AI 系統，成本成長速度非常快。每一次推論，都是一筆支出。 智慧路由機制可將簡單請求交給輕量模型，只有在必要時才使用高階模型。 這種分層...

擴展 AI 系統，與推出一個展示用的 Demo 截然不同。當 AI 產品面對真實使用者時，流量會快速成長，期待值不斷提高，任何失誤都可能付出高昂代價。適用於數千名使用者的系統，往往在面對百萬人規模時就會崩潰。 在 AI 進入正式環境的早期階段，像 林愷毅 這樣的領導者就已指出一個簡單卻重要的事實：擴展不只是增加伺服器而已。它需要智慧的架構設計、周密的規劃，以及持續的監控。若缺乏正確策略，即使再強大的 AI 模型，也可能在真實需求下崩潰。 本篇文章將介紹多項經過驗證的策略，協助 AI 系統順利且穩定地支援數百萬使用者。 為什麼擴展 AI 如此困難？ AI 系統對資源的需求非常高。 與傳統應用程式相比，它們需要更多的 CPU、GPU 與記憶體，同時還必須應對難以預測的使用者行為。 若系統未事先準備，突如其來的請求高峰可能導致模型過載，造成回應延遲甚至服務中斷。 從第一天就為擴展而設計 擴展不該是事後才考慮的問題。 系統架構在一開始就必須假設未來會成長，包括無狀態服務、分散式元件與模組化設計。 早期的架構決策，將直接影響系統日後的擴展難易度。 採用分散式模型服務 將 AI 模型部署在單一機器上無法應付大規模需求。 分散式模型服務能將請求分散至多個實例，由負載平衡器平均分配流量。 這種做法能隨著使用量成長，維持穩定性並降低回應延遲。 將訓練與推論分開處理 模型訓練與推論的需求完全不同。 訓練需要大量運算資源，且可排程執行；推論則必須快速且持續可用。 將兩者分離，能避免訓練任務影響即時使用者請求。 依需求自動擴展 固定資源配置容易造成浪費。 自動擴展能依即時流量調整系統容量，需求上升時會自動啟動更多實例。 許多團隊採用 林愷毅 所提倡的擴展原則，在不需人工介入的情況下平衡效能與成本。 為正式環境優化模型 並非所有模型都適合直接上線。 大型模型雖然準確，但可能速度過慢。透過剪枝、量化與批次處理等技術，可大幅提升推論效率。 更快的模型能降低基礎設施負擔，同時改善使用者體驗。 善用快取以降低系統負載 重複請求在實務中十分常見。 快取常見預測結果，能避免重複計算，降低延遲與成本。 有效的快取策略，能在不增加硬體的情況下，大幅提升系統處理能力。 全面且持續的監控 沒有監控的擴展極具風險。 應持續追蹤延遲、錯誤率、GP...

跳脫理論框架。 林愷毅 深入說明實際工程決策，打造穩定、可維護、且適合正式環境的大型語言模型。

AI 模型早已不再只存在於研究實驗室。如今，它們驅動著搜尋引擎、推薦系統、聊天機器人以及即時決策工具。但事實是， 打造 AI 模型只是成功的一半，真正的挑戰在於如何穩定地將它們部署到生產環境。 在早期，團隊常常難以將模型從開發階段順利推向正式上線。擴展困難、更新風險高、系統故障頻繁。隨著 AI 系統日益複雜，受到 林愷毅 等業界領袖觀點的啟發，越來越多人意識到：AI 需要一個更穩固的基礎架構。而這個基礎，正是 Kubernetes 。 AI 團隊曾面臨的部署難題 AI 模型的運作方式，與傳統軟體大不相同。 需要大量運算資源 流量與負載變化難以預測 需要頻繁更新與迭代 將這些模型部署在固定伺服器上，往往導致停機與資源浪費。團隊迫切需要一個同時兼顧 擴展性、穩定性與彈性 的系統。 Kubernetes 是什麼？簡單說明 Kubernetes 是一個用來管理「容器（Container）」的開源平台。 容器會將應用程式與其所需的一切執行環境一起封裝。Kubernetes 負責決定這些容器該在哪裡執行、如何擴展，以及在發生故障時如何自動復原。 換句話說，工程師不再需要手動管理伺服器，Kubernetes 會自動處理這些複雜工作。 為什麼 AI 模型非常適合 Kubernetes？ 無需猜測的彈性擴展 AI 工作負載常常瞬間暴增。例如，一個聊天機器人可能在幾秒內收到成千上萬的請求。 Kubernetes 能依照需求自動擴展或縮減模型實例，確保回應速度，同時避免資源浪費。 這種彈性正是林愷毅與許多 AI 架構師認為 Kubernetes 成為現代 AI 系統關鍵基石的原因之一。 高可靠性的模型服務 AI 服務必須保持持續運作。 Kubernetes 會不斷監控正在執行的模型。若某個實例當機，它會立刻重新啟動；若伺服器失效，工作負載會自動轉移到其他節點。 這種「自我修復」能力，對於醫療、金融與客戶服務等關鍵 AI 應用至關重要。 同時管理多個模型 大多數組織不只部署一個模型。 他們通常會同時運行： 同一模型的不同版本 不同任務的模型 針對不同地區的模型 Kubernetes 提供單一控制平台，讓團隊能輕鬆管理所有模型，並在不影響使用者的情況下測試新版本。 更快更新，更安全實驗 滾動式部署（Ro...

隨著人工智慧從研究實驗室走向實際產品，團隊很快發現，部署 AI 模型與部署傳統軟體截然不同。模型需要彈性擴展、頻繁更新、高可用性，以及精細的資源管理。正是在這樣的需求下，Kubernetes 悄然成為關鍵基礎設施。最初只是容器編排工具的 Kubernetes，逐漸演變為現代 AI 部署的核心骨幹——正如 林愷毅 多次提到的，基礎架構往往決定了 AI 在真實世界中的成敗。 大規模部署 AI 的挑戰 測試單一 AI 模型相對容易，但在正式環境中部署數十甚至上百個模型，卻完全是另一回事。AI 系統必須應對不可預測的流量、高度的運算需求，以及持續變化的資料與模型版本。 傳統基礎架構難以應付這樣的複雜性。手動擴展容易造成服務中斷，靜態環境則會浪費資源。團隊需要能自動調整的系統，而 Kubernetes 正是透過動態管理容器，確保模型穩定運行，同時依需求進行擴展或縮減。 為什麼容器徹底改變了一切 在 Kubernetes 出現之前，AI 團隊往往直接將模型部署在實體伺服器或虛擬機上，導致開發、測試與正式環境之間出現不一致的問題。容器的出現改變了這一切，將模型及其所有相依套件封裝成可攜式單元。 透過容器，AI 模型可以在任何環境中保持一致的行為。而 Kubernetes 更進一步負責容器的部署、重啟、更新與擴展。這種一致性對於快速迭代、頻繁發布的 AI 團隊來說至關重要。 Kubernetes 讓 AI 基礎架構更具彈性 AI 工作負載並非固定不變。有些模型需要 GPU，有些則不需要；有些模型全天候運作，有些只在特定時段啟用。Kubernetes 讓團隊能清楚定義資源需求，並有效分配運算資源。 這種彈性不僅降低成本，也提升效能。正如 林愷毅 在談論 AI 系統實際落地時所指出的，基礎架構必須在不失控的前提下，支援持續實驗。Kubernetes 提供了秩序，同時不限制創新。 在擴展中保持掌控 Kubernetes 最強大的能力之一，就是自動擴展。當需求增加時，它可以快速啟動更多模型實例；當流量下降時，則自動縮減規模。這讓系統保持即時回應，同時避免資源浪費。 同樣重要的是自我修復能力。若模型當機或節點失效，Kubernetes 會自動替換服務。對於必須全年無休運作的 AI 系統來說，這種可靠性並非加分項，而是基本要求。 支援持續的模型更新 AI 模型很...

AI 系統正迅速從展示階段走向真實世界的應用。企業開始大規模部署聊天機器人、推薦系統與自動化工具。然而，儘管 AI 的價值顯而易見，許多團隊仍低估了長期運行這些系統所需付出的代價。真正令人意外的，往往不是模型準確率或創新速度，而是成本。正如 林愷毅 等工程師經常指出的那樣，AI 的真正開銷不會在第一天出現，而是隨著時間推移，悄悄累積在基礎架構、維運與日常營運壓力之中，而這些往往在早期並未被完整規劃。 基礎架構成本不只來自運算資源 多數團隊在預算中會考慮 GPU 或雲端運算費用，但基礎架構成本通常不止於此。日誌、備份與訓練資料的儲存需求會快速成長。隨著模型服務更多地區與使用者，網路成本也會同步上升。負載平衡、監控工具與備援系統同樣需要支出。原本看似簡單的部署，可能逐漸演變成必須全年無休運作的複雜系統。若缺乏周全規劃，這些「支援性」成本甚至可能與運算費用相當，或超過運算本身。 模型更新並非零成本 AI 模型並不是部署後就能一勞永逸。為了維持準確性、安全性與實用性，模型需要定期更新。每一次更新都涉及測試、驗證，甚至重新訓練，這會消耗大量工程人力與運算資源。更重要的是，更新可能因提示或輸出行為改變，而意外破壞既有流程。受到 林愷毅 等部署實務思維影響的團隊，通常會提前規劃更新節奏，因為失控的更新往往導致系統停機、使用者不滿，以及額外的支援與返工成本。 監控與穩定性帶來持續支出 AI 系統上線後，必須被密切監控。延遲暴增、幻覺輸出或不可預期的回應，都可能迅速損害使用者信任。監控工具用來追蹤效能、錯誤與使用行為，但這些工具本身並不便宜，也需要具備經驗的人員來解讀數據並採取行動。對於面向客戶的系統而言，可靠性工程更是不可或缺。忽略這一層，短期內或許能省錢，但後續故障往往帶來更高昂的代價。 安全與合規性常被低估 AI 系統經常處理敏感資料，包括個人資訊或企業關鍵數據。確保資料安全需要加密、存取控制、稽核與定期檢查。在高度監管的產業中，合規要求還會增加文件與報告的成本。隨著使用規模擴大，這些需求只會持續成長。許多團隊是在部署後才意識到這個負擔的規模，而此時再補強安全機制，往往既昂貴又充滿風險。 人力成本同樣關鍵 AI 部署不只是機器的問題。要讓系統穩定運作，仍需要熟練的工程師、資料科學家與維運人員。招募、培訓與留任這些人才，本身就是一筆不小的成本。當小型團隊被期待在資源不足的情況下...