灰度发布是什么？
直接把新模型全量上线，一旦出错，所有用户一起遭殃。灰度发布（Canary Release）的做法很谨慎：先把新版本推给一小部分用户（比如 5%），观察指标是否正常，没问题再慢慢放到 25%、50%，直到 100%。这名字来自矿工——以前下矿前先放一只金丝雀，鸟若倒下，说明有危险，人就得撤。它和「蓝绿部署」有什么区别？
蓝绿部署：瞬间切换同时准备新、旧两套环境，验证后一次性把流量切过去，切换快、但风险也集中在这一刀。
灰度发布：逐步放量
不是一刀切，而是把流量一点点「搬」到新版，边搬边看，出问题随时停。
灰度发布怎么做？
按比例切流用路由或负载均衡，把指定比例的用户导向新模型。
盯着关键指标
错误率、延迟、转化率有没有异常，和新旧版本对比着看。
设好回退开关
一旦指标恶化，立刻把流量拉回旧版，损失可控。
它为什么是上线 AI 的标配
AI 模型的「正确性」很难在测试环境完全验证，真实用户的行为和数据才是最终考场。灰度让新模型先接受小范围的「真刀真枪」检验，既验证了效果，又保护了绝大多数用户。一句话记住：灰度发布就是「小步快跑、随时刹车」——先让少数人试，稳了再放量。
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