AI重塑云原生应用开发实战-极客时间

AI重塑云原生应用开发实战-极客时间---**xia仔课：shanxueit.com/7508/ **

在 2025 年，真正的 AI 工程能力，不是调用一个 API，而是将大模型能力封装为高可用、可观测、可扩缩的云原生服务 。本文将带你从零构建一个 "智能摘要生成器" ------用户提交一段文本，AI 返回简洁摘要，并通过 Kubernetes 实现生产级部署。全程代码可复制、环境可复现、流程可交付。

✅ 技术栈：Python + FastAPI（轻量高性能） + Hugging Face Transformers（开源模型） + Docker + Kubernetes

✅ 模型选择：facebook/bart-large-cnn（专为摘要优化，无需 GPU 即可运行）

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第一步：构建 AI 服务核心（本地可运行）

我们使用 FastAPI 构建 RESTful 接口，集成 Hugging Face 的预训练摘要模型。

Python
编辑
1# main.py
2from fastapi import FastAPI, HTTPException
3from pydantic import BaseModel
4from transformers import pipeline
5import logging
6
7# 初始化日志
8logging.basicConfig(level=logging.INFO)
9logger = logging.getLogger(__name__)
10
11# 加载摘要模型（首次运行会自动下载，约 1.6GB）
12summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
13
14app = FastAPI(title="AI 摘要服务", version="1.0")
15
16class TextRequest(BaseModel):
17    text: str
18    max_length: int = 130
19    min_length: int = 30
20
21@app.post("/summarize")
22async def summarize(request: TextRequest):
23    try:
24        if len(request.text) < 50:
25            raise HTTPException(status_code=400, detail="文本长度需至少 50 字符")
26        
27        result = summarizer(
28            request.text,
29            max_length=request.max_length,
30            min_length=request.min_length,
31            do_sample=False
32        )
33        summary = result[0]['summary_text']
34        logger.info(f"成功生成摘要，输入长度: {len(request.text)}")
35        return {"summary": summary}
36    
37    except Exception as e:
38        logger.error(f"摘要生成失败: {str(e)}")
39        raise HTTPException(status_code=500, detail="摘要服务内部错误")

💡 教育提示：

• 使用 pipeline 封装模型，避免手动处理 tokenizer 和 model；
• 输入校验防止无效请求耗尽资源；
• 结构化日志便于后续监控。

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第二步：容器化 ------ 打包为 Docker 镜像

创建 Dockerfile，确保依赖隔离与可移植性：

Dockerfile
编辑
1# Dockerfile
2FROM python:3.10-slim
3
4WORKDIR /app
5
6COPY requirements.txt .
7RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
8
9COPY main.py .
10
11EXPOSE 8000
12
13CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

对应的 requirements.txt：

Txt
编辑
1fastapi==0.110.0
2uvicorn==0.27.0
3transformers==4.38.0
4torch==2.2.0
5accelerate==0.27.2

⚠️ 注意：torch 在 CPU 模式下无需 CUDA，适合低成本部署。

构建并测试镜像：

Bash
编辑
1docker build -t ai-summarizer:1.0 .
2docker run -p 8000:8000 ai-summarizer:1.0

访问 http://localhost:8000/docs 可看到自动生成的 Swagger UI，直接测试！

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第三步：Kubernetes 部署 ------ 生产就绪

创建 deployment.yaml，包含健康检查、资源限制与副本管理：

Yaml
编辑
1# deployment.yaml
2apiVersion: apps/v1
3kind: Deployment
4metadata:
5  name: ai-summarizer
6spec:
7  replicas: 2
8  selector:
9    matchLabels:
10      app: ai-summarizer
11  template:
12    metadata:
13      labels:
14        app: ai-summarizer
15    spec:
16      containers:
17      - name: ai-summarizer
18        image: ai-summarizer:1.0
19        ports:
20        - containerPort: 8000
21        resources:
22          requests:
23            memory: "2Gi"
24            cpu: "1"
25          limits:
26            memory: "3Gi"
27            cpu: "2"
28        livenessProbe:
29          httpGet:
30            path: /docs
31            port: 8000
32          initialDelaySeconds: 30
33          periodSeconds: 60
34        readinessProbe:
35          httpGet:
36            path: /docs
37            port: 8000
38          initialDelaySeconds: 10
39          periodSeconds: 10
40---
41apiVersion: v1
42kind: Service
43metadata:
44  name: ai-summarizer-svc
45spec:
46  type: LoadBalancer
47  ports:
48  - port: 80
49    targetPort: 8000
50  selector:
51    app: ai-summarizer

💡 教育重点：

• resources 限制防止 Pod 耗尽节点资源；
• livenessProbe/readinessProbe 确保流量只打到健康实例；
• 多副本提供高可用。

部署到集群：

Bash
编辑
1kubectl apply -f deployment.yaml
2kubectl get pods -w  # 观察启动状态

获取外部 IP（云平台）或使用 minikube service ai-summarizer-svc（本地）访问服务。

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第四步：验证与扩展（100% 落地关键）

✅ 功能验证

Bash
编辑
1curl -X POST http://<EXTERNAL-IP>/summarize \
2  -H "Content-Type: application/json" \
3  -d '{
4    "text": "人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。",
5    "max_length": 100
6  }'

预期返回：

Json
编辑
1{"summary":"人工智能是计算机科学的一个分支，旨在理解智能并制造能模拟人类智能反应的机器。"}

✅ 可观测性增强（可选但推荐）

• 添加 Prometheus 指标（通过 starlette_exporter）；
• 日志接入 Loki 或 ELK；
• 使用 OpenTelemetry 追踪请求链路。

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为什么这是"100% 落地"的方案？

维度	本方案实现
可运行	本地 Docker 一键启动
可部署	标准 K8s YAML，适配任何云或 On-Prem
可扩展	增加 HPA 自动扩缩容仅需几行配置
可维护	模块化代码 + 健康检查 + 日志
合规安全	无外部 API 依赖，数据完全私有

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结语：AI 应用的价值，在于"跑在生产环境里"

本文没有炫技，没有复杂微服务，只有一个真实、简洁、可交付的 AI 云原生应用。你可以在 1 小时内完成全部步骤，并将其作为团队 AI 能力的基石。

记住：在工程世界，能上线的代码，胜过千篇论文。

现在，就去构建你的第一个 AI 云原生服务吧！