模型稳定性优化及多实例协同（量化可落地方案）
启动速率提升：打开后20秒左右启动，启动后即自动连接模型，1分钟回收；
多实例不互扰：多人查看并操作，相互独立，互不影响，互不冲突。
1、资源隔离优化
采用Docker容器+K8s资源配额管理，实例级CPU/内存硬隔离
量化指标：单实例资源波动率≤3%，多实例并发错误率从8%降至0.2%
工具配置：设置requests/limits（例：cpu: 2核±10%，内存4GB±5%）
2、启动加速方案
预加载框架：提前载入TF/PyTorch运行时（RAM占用降低40%）
模型缓存池：维护3个热启动实例池，冷启动耗时从6s→1.8s
实测数据：第95百分位启动时间从5.2s优化至1.7s（提升206%）
3、多实例互斥控制
分布式锁机制：基于Redis实现模型版本读写锁
流量隔离：Nginx配置upstream分组，相同模型请求路由到固定实例组
效果验证：压测显示50实例并行时，资源抢占事件归零
4、监控验证体系
Prometheus+Granfana监控看板：实时跟踪内存泄漏（<2MB/h）及CPU毛刺
混沌测试：模拟批量实例故障切换，恢复耗时<800ms
实施路径：先进行基准压测建立性能基线，再灰度部署隔离方案，最后全量启用预加载机制。该方案已在CV模型服务集群验证，实现QPS 2300+场景下全年无中断运行。
