容器化部署 AIGC 服务：Web 应用的技术适配与资源调度

1. 前言：为什么要容器化？

想象一下：你在实验室里辛苦调好了一个 AIGC（AI Generated Content） 模型，结果把它塞到服务器上运行时，环境报错比模型的 loss 曲线还要陡峭。

于是，容器化就像是为模型准备了一只移动的小房子——无论它在实验室、测试服务器，还是生产服务器运行，都能保持相同的依赖、相同的空气湿度（咳咳，其实是相同的 Python 环境）。这不但解决了“环境依赖地狱”，还让你在部署时多了一句自信的台词：

2. 技术适配：Web 应用如何接入 AIGC

在容器中跑 AIGC 服务时，难点不在于模型能不能运行，而在于 Web 应用 如何适配。下面分层拆解：

(1) 前端小伙伴的“呼叫“

Web 应用的前端，只知道它想要拿到一张图、一篇文或者一句诗。于是请求长这样：

// 前端发起请求
fetch("/generate", {
  method: "POST",
  body: JSON.stringify({ prompt: "写一首关于CPU的现代诗" }),
  headers: { "Content-Type": "application/json" }
})
.then(res => res.json())
.then(data => console.log("返回结果：", data));

(2) 后端的“翻译器”

后端需要把请求转化为 GPU 调用，同时确保不会让显存像晚高峰地铁一样被挤爆。于是我们会写一个中间件队列，把请求顺序安排：

// 简化版请求队列
class RequestQueue {
  constructor() {
    this.queue = [];
    this.processing = false;
  }
  
  async addTask(prompt, handler) {
    this.queue.push({ prompt, handler });
    if (!this.processing) {
      this.processing = true;
      while (this.queue.length > 0) {
        const task = this.queue.shift();
        await handler(task.prompt);
      }
      this.processing = false;
    }
  }
}

这就像在餐厅叫餐：前端是顾客，模型是大厨，后端是排号机。

(3) Dockerfile 的“小剧场”

Web 服务和模型要正确打包在容器里，大概就是这样的“食谱”：

FROM node:18

# 安装依赖
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm install

# 拷贝代码
COPY . .

EXPOSE 3000
CMD ["node", "server.js"]

（提示：如果模型庞大，可以单独做一个容器，用 REST 或 gRPC 服务通信，而不是把模型直接塞进 Web 容器里。）

3. 资源调度：CPU 与 GPU 的江湖

容器化只是“装房子”，真正的挑战是 如何调度房子里的电、水、煤气——也就是 CPU、GPU 和内存。

(1) CPU 的故事

CPU 是多线程工人，炒菜虽然慢点，但谁都能帮忙。调度上通常用 k8s request/limit 来限制资源，避免一个模型吃掉整个宿主机的算力。

(2) GPU 的故事

GPU 是画师，手艺超群，但脾气暴躁：显存爆掉后模型直接罢工。所以我们要用 NVIDIA runtime 支持，并通过 Kubernetes 的 device plugin 指定 GPU 数量。

场景比喻：

• CPU = 餐厅服务员（干啥都能凑合）。
• GPU = 厨房里唯一的大厨（手艺绝活，但占用资源大）。
• 内存 = 菜市场的原材料（不够就关门歇业）。

(3) 调度的诗意表达

4. 架构小图

下面是一个简化版的容器化 AIGC 部署架构图（ASCII 艺术来凑 ）：

        ┌────────────┐
        │   Client   │
        └─────┬──────┘
              │ HTTP
        ┌─────▼─────┐
        │ Web App   │  ← Node.js 容器
        └─────┬─────┘
              │ REST
      ┌───────▼─────────┐
      │   AIGC Service  │ ← 模型容器 (GPU)
      └───────┬─────────┘
              │
        ┌─────▼──────┐
        │ Kubernetes │
        └────────────┘

5. 结语

容器化让 AIGC 服务 从实验室走向生产环境变得优雅，不再依赖“运维拍脑袋式运气”。技术适配让前后端沟通顺畅，资源调度确保不会一锅端翻车。

而作为开发者，我们其实像是这场宴会的总管：

• 要懂得安排厨师和服务员
• 要能分配桌椅与餐具
• 最后，还得优雅地说一句：

“上菜！” ️