张小明
前端开发工程师
上周三凌晨，手机突然狂震——监控平台显示RT-DETR目标检测服务的P99延迟从35ms飙到了1200ms。登录服务器一看，GPU内存爆了，某个容器的显存占用达到了24GB的峰值。
紧急扩容实例后，我开始反思：用Docker Compose部署的那套“伪生产”环境，根本扛不住突发的流量洪峰。是时候把模型推理服务搬到Kubernetes上了，但这一搬，坑比想象中多得多。
最初的做法很天真：把训练好的.pt权重文件直接打包进Docker镜像。Dockerfile里这么写：
# 错误示范！千万别这样写 COPY rt-detr-r18.pt /app/models/这样做的后果是每次模型更新都要重新构建镜像，镜像体积巨大（动辄3GB+），推送镜像慢如蜗牛。后来改成用Init Container从对象存储拉取模型，主容器挂载EmptyDir：
# 这才是正经做法initContainers:-本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：这套废品回收微信小程序源码专为高校课程设计场景打磨，已通过实际教学验收。包含首页、废品分类展示、回收预约、订单管理、用户中心、消息通知等全部功能页面，所有页面均适配真机调试&a…
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