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KI-Server-Modell-Update: Neue LLM-Versionen deployen
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- Phillip Pham
- @ddppham
Modell-Updates: Wie neue LLM-Versionen deployed werden
Neue LLM-Modelle erscheinen regelmäßig — aber wie deployt man sie auf einem produktiven KI-Server ohne Ausfall?
Update-Strategien
Strategie 1: Blue-Green Deployment
Blue (aktuell) → Green (neu)
│ │
Produktiv Vorbereiten + Test
│ │
└── Switch ──────┘
│
Blue (archive)
- Neues Modell auf Green-Container installieren
- Tests durchführen (Benchmarks, RAG-Antworten)
- Traffic von Blue auf Green switchen
- Falls Fehler: Sofort zurück auf Blue
Strategie 2: Canary Deployment
95% Traffic → Blue (aktuell)
5% Traffic → Green (neu)
│
Wenn OK: 100% auf Green
Wenn Nein: 100% auf Blue
Deployment-Skript
#!/bin/bash
# deploy-model.sh
MODEL_NAME="llama3.3:70b"
OLD_MODEL="llama3.1:70b"
# 1. Neues Modell herunterladen
echo "Downloading $MODEL_NAME..."
ollama pull $MODEL_NAME
# 2. In Docker Compose aktualisieren
sed -i "s/$OLD_MODEL/$MODEL_NAME/g" docker-compose.yml
# 3. Container neu starten (Zero-Downtime)
docker compose up -d --no-deps llm
# 4. Health-Check
sleep 30
curl -s http://localhost:8000/health || {
echo "ERROR: Health check failed! Rolling back..."
docker compose down
docker compose up -d # Rollback
exit 1
}
echo "SUCCESS: $MODEL_NAME deployed"
Modell-Registry
|| Modell | Version | Deployed | Quality Score | ||---|---|---|---| || Llama3.1 | 70B | Ja | 85/100 | || Llama3.3 | 70B | Ja | 92/100 ← Aktuell | || Qwen2.5 | 32B | Ja | 88/100 | || Mistral | Large 2 | Nein | - |
Fazit
Modell-Updates mit Blue-Green-Deployment sind der Standard für produktive KI-Server. Zero-Downtime, sofortiger Rollback bei Problemen.
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