Pytorch图像去噪实战（六十九）：灰度发布与模型回滚，安全上线新的图像去噪模型一、问题场景：新模型指标更好，上线后用户却反馈变差图像去噪模型迭代时，经常会出现：训练指标提升验证集PSNR提升样例图看起来不错但上线后出现：某些场景变糊OCR识别率下降低光图偏色用户投诉图片失真推理速度变慢如果直接全量替换模型，风险很高。所以生产环境必须支持：灰度发布和快速回滚。二、什么是灰度发布？灰度发布就是不一次性给所有用户使用新模型，而是逐步放量。例如：5% 请求使用新模型 95% 请求使用旧模型观察指标稳定后再扩大：5% - 20% - 50% - 100%如果新模型出问题，立即回滚到旧模型。三、模型版本配置