在大模型推理服务的迭代中，直接全量上线新版本风险极高。灰度发布通过将一小部分流量导向新版本，验证稳定性后再逐步放量，是企业级 AI 服务的标准实践。
核心组件包括：API 网关负责流量切分与权重控制；Kubernetes 通过多版本 Deployment 与 Service 选择器实现新旧并存；GPU 推理服务则按节点亲和性调度到加速卡节点。
建议结合可观测性体系，对延迟、错误率、Token 吞吐进行实时监控，一旦指标异常即可自动回滚。CnCloud 可协助您在 AWS / GCP 上搭建完整的灰度发布流水线。