实战：Serverless 架构部署高频 AI API，动态扩缩容配置

三不原则2026-01-14 8:09

核心提要

高频 AI API 面临"流量波动剧烈（峰谷比可达 100:1）、要求低延迟（≤200ms）、无需关注底层服务器运维"三大核心诉求，而 Serverless 架构（无服务器架构）凭借"按需付费、天然弹性扩缩容、免运维服务器"的特性，完美适配这一场景。本实战以 阿里云 Function Compute（FC，国内主流 Serverless 平台） 为载体，以进阶版 MNIST 手写数字识别 AI 模型为示例，完整覆盖"环境准备→AI 模型轻量化→Serverless 函数封装→动态扩缩容核心配置→高并发测试→优化落地"全流程，最终实现"QPS 峰值 1000+、延迟≤180ms、按需动态扩缩容（从 0 实例到 100 实例秒级完成）"的高频 AI API 部署目标，同时兼顾成本优化与稳定性保障。

一、前置准备

1. 场景与工具选型

|---------------|----------------------------------|----------------------------|
| 类别 | 选型/配置 | 核心作用 |
| Serverless 平台 | 阿里云 Function Compute（FC） | 提供无服务器运行环境，支持自动动态扩缩容 |
| AI 模型 | 进阶版 MNIST（ONNX 轻量化格式） | 模拟高频调用的图像识别 AI API，体积小、推理快 |
| 开发环境 | Python 3.9、ONNX Runtime 1.15+ | 模型推理与函数封装，适配 FC 运行环境 |
| 工具 | 阿里云 CLI、fc-demo、Apache Bench（ab） | 平台操作、函数部署、高并发压测 |
| 存储服务 | 阿里云 OSS | 存储 ONNX 模型文件，实现函数跨实例共享访问 |

2. 环境搭建步骤

（1）开通阿里云相关服务

  1. 登录阿里云控制台，开通 Function Compute（FC） 服务（选择就近地域，如华东 2（上海））；

  2. 开通 对象存储 OSS 服务，创建 Bucket（私有读写，地域与 FC 一致，避免跨地域网络延迟）；

  3. 开通 AccessKey ，记录 AccessKey ID 和 AccessKey Secret（用于本地 CLI 连接阿里云）。

（2）本地工具安装与配置
复制代码 
# 1. 安装阿里云 CLI
pip3 install aliyun-cli -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 2. 配置阿里云 CLI 凭证（关联 AccessKey）
aliyun configure
# 依次输入：AccessKey ID、AccessKey Secret、地域（如 cn-shanghai）、输出格式（json）

# 3. 安装 FC 插件（用于操作 Serverless 函数）
aliyun fc install

# 4. 安装 AI 模型与测试依赖
pip3 install onnxruntime pillow requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 5. 安装压测工具 Apache Bench（Ubuntu/Debian 环境）
sudo apt-get install apache2-utils
（3）AI 模型轻量化与上传

高频 AI API 要求模型启动快、推理快，优先将 PyTorch 模型转为 ONNX 格式（轻量化，推理效率提升 30%+），并上传至 OSS：

复制代码 
# 1. （延续前文）将 AdvancedMNISTModel 转为 ONNX 格式（已优化，体积压缩至 20MB 以内）
import torch
from AdvancedMNISTModel import AdvancedMNISTModel

model = AdvancedMNISTModel()
model.load_state_dict(torch.load("advanced_mnist_model.pth", map_location="cpu"))
model.eval()

# 构造虚拟输入，导出 ONNX 模型
dummy_input = torch.randn(1, 1, 28, 28)
torch.onnx.export(
    model,
    dummy_input,
    "advanced_mnist_model.onnx",
    input_names=["input"],
    output_names=["output"],
    opset_version=16,
    do_constant_folding=True  # 启用常量折叠，减小模型体积
)

print("ONNX 模型导出完成，体积：", os.path.getsize("advanced_mnist_model.onnx") / 1024 / 1024, "MB")

# 2. 上传 ONNX 模型至阿里云 OSS（两种方式：① 控制台手动上传 ② CLI 上传）
# 此处使用 CLI 上传（需提前配置 ossutil）
aliyun oss cp advanced_mnist_model.onnx oss://your-bucket-name/mnist/model/

二、Serverless 函数封装：适配高频 AI API 场景

1. 核心设计原则

针对高频 AI API 的特性，函数封装需满足：

  1. 冷启动优化 ：模型在函数初始化阶段（initializer）加载，而非每次请求加载，避免重复开销；

  2. 请求/响应轻量化：简化参数解析与结果格式化，减少非推理耗时；

  3. 异常容错：添加请求参数校验、模型推理异常捕获，避免单个请求故障导致实例崩溃；

  4. 资源适配：适配 FC 实例规格，避免内存/CPU 不足导致推理延迟飙升。

2. 完整函数代码（mnist_infer_function.py）

复制代码 
import os
import onnxruntime as ort
import numpy as np
from PIL import Image
from io import BytesIO
import base64

# 全局变量：存储 ONNX 推理会话（初始化阶段加载，复用所有请求）
ort_session = None
MODEL_PATH = "/tmp/advanced_mnist_model.onnx"  # FC 临时目录，读写速度快

def initializer(context):
    """
    函数初始化钩子（仅在实例启动时执行一次）：下载模型并加载推理会话
    避免每次请求都下载模型，优化冷启动与热请求性能
    """
    global ort_session
    try:
        # 1. 从 OSS 下载模型到 FC 临时目录（/tmp 有 512MB 存储空间，满足模型需求）
        os.system(f"aliyun oss cp oss://your-bucket-name/mnist/model/advanced_mnist_model.onnx {MODEL_PATH}")
        
        # 2. 加载 ONNX 推理会话（启用优化，提升推理速度）
        ort_session = ort.InferenceSession(
            MODEL_PATH,
            providers=["CPUExecutionProvider"],  # 若需 GPU，选择 FC GPU 实例并配置 "CUDAExecutionProvider"
            sess_options=ort.SessionOptions()
        )
        ort_session.get_session_options().enable_optimization = True
        ort_session.get_session_options().graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
        
        print("模型初始化完成，推理会话已加载")
    except Exception as e:
        print(f"模型初始化失败：{str(e)}")
        raise e

def preprocess_image(image_data):
    """
    数据预处理：将输入图像转为模型可接收的张量格式
    """
    try:
        # 解析 base64 编码的图像数据（高频 API 推荐 base64，避免文件上传开销）
        img = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(image_data))).convert('L')
        img = img.resize((28, 28))
        img_np = np.array(img, dtype=np.float32) / 255.0
        img_np = np.expand_dims(np.expand_dims(img_np, axis=0), axis=0)  # 转为 (1,1,28,28)
        return img_np
    except Exception as e:
        raise Exception(f"图像预处理失败：{str(e)}")

def handler(event, context):
    """
    函数入口（处理每个请求）：接收请求→预处理→推理→返回结果
    """
    global ort_session
    try:
        # 1. 校验推理会话是否就绪
        if ort_session is None:
            return {
                "code": 500,
                "message": "模型未初始化完成，请重试",
                "result": None
            }
        
        # 2. 解析请求参数（高频 API 优先使用 JSON 格式）
        import json
        event_data = json.loads(event)
        if "image_base64" not in event_data:
            return {
                "code": 400,
                "message": "缺少必要参数：image_base64",
                "result": None
            }
        
        # 3. 数据预处理
        img_np = preprocess_image(event_data["image_base64"])
        
        # 4. 模型推理（核心环节，耗时占比 80%+）
        outputs = ort_session.run(None, {"input": img_np})
        pred = int(np.argmax(outputs[0], axis=1)[0])
        
        # 5. 格式化返回结果（轻量化，减少网络传输耗时）
        return {
            "code": 200,
            "message": "success",
            "result": {
                "predict_digit": pred,
                "inference_time_ms": round(float(ort_session.get_profiling_stats()["total_time_ms"]), 2)
            }
        }
    except Exception as e:
        return {
            "code": 500,
            "message": f"请求处理失败：{str(e)}",
            "result": None
        }

3. 函数依赖打包（FC 层配置）

Serverless 函数避免直接打包大体积依赖（如 onnxruntime），优先使用 FC 层 实现依赖复用，减少函数包体积，提升部署与冷启动速度：

复制代码 
# 1. 创建依赖目录
mkdir -p fc_layer/onnxruntime/python/lib/python3.9/site-packages

# 2. 安装依赖到指定目录
pip3 install onnxruntime==1.15.1 -t fc_layer/onnxruntime/python/lib/python3.9/site-packages -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 3. 打包依赖层
cd fc_layer/onnxruntime
zip -r onnxruntime_layer.zip .

# 4. 上传依赖层到 FC（控制台操作：进入 FC 控制台→层→创建层→上传 zip 包→选择 Python 3.9）

三、核心配置：动态扩缩容（适配高频流量波动）

Serverless 架构的核心优势是动态扩缩容，针对高频 AI API，需在 FC 中配置"实例扩缩容""并发控制""空闲实例保留"三大核心参数，实现"峰时快速扩容、谷时自动缩容、避免冷启动"的目标。

1. 配置前置：FC 函数基础部署

  1. 登录阿里云 FC 控制台，进入对应地域，创建服务 （命名：mnist-infer-service，配置日志存储到 SLS，便于排查问题）；

  2. 创建函数 （命名：mnist-infer-function）：

    1. 运行环境：Python 3.9；

    2. 函数代码：上传本地 mnist_infer_function.py；

    3. 层配置：绑定已创建的 onnxruntime_layer 依赖层；

    4. 实例规格：选择 弹性实例（推荐：1vCPU 2GB 内存，满足 AI 推理算力需求）；

    5. 初始化钩子：填写 initializer（指定初始化函数）。

2. 动态扩缩容核心配置（控制台操作）

进入函数配置页面，找到"弹性配置"与"并发配置"，按以下参数配置（适配 QPS 1000+ 高频场景）：

（1）实例并发配置（提升单实例资源利用率）

  • 单实例最大并发数 ：设置为 10（关键参数！单实例可同时处理 10 个请求，避免实例过多导致资源浪费，降低扩缩容压力）；

  • 说明：AI 推理属于"计算密集型"任务，单实例并发数不宜过高（建议 5-20），过高会导致实例内资源争抢，推理延迟飙升；

  • 并发请求排队策略：设置为"拒绝"（高频 API 要求低延迟，排队会导致超时，直接拒绝超出并发数的请求，返回友好提示，避免资源耗尽）。

（2）自动扩缩容配置（适配流量峰谷）

  • 最大实例数 ：设置为 100（根据峰值 QPS 计算：峰值 QPS 1000 ÷ 单实例并发数 10 = 100 实例，满足峰值需求）；

  • 最小实例数（空闲实例数） ：设置为 5（关键参数！保留 5 个空闲实例，避免低流量时出现冷启动，保障高频场景下的低延迟，空闲实例按闲置费率计费，成本可控）；

  • 扩缩容触发策略：选择"基于并发数"（更贴合 AI API 场景）：

  • 扩容阈值：单实例并发数达到 8（即单实例负载 80% 时，触发扩容，预留缓冲空间）；

  • 缩容阈值：单实例并发数低于 2（即单实例负载 20% 时，触发缩容，回收闲置资源）；

  • 扩缩容冷却时间：扩容 5 秒，缩容 30 秒（扩容快速响应峰值，缩容缓慢避免流量波动导致频繁扩缩容）。

（3）其他辅助配置（保障稳定性）

  • 请求超时时间 ：设置为 300ms（高频 AI API 要求低延迟，超时时间不宜过长，避免阻塞实例）；

  • 实例闲置回收时间 ：设置为 5 分钟（空闲实例超过 5 分钟无请求，自动回收，降低成本）；

  • 触发器配置 ：创建 HTTP 触发器 （开启 HTTPS，便于公网调用），设置"限流策略"：单 IP 每秒请求数 100，避免恶意攻击压垮函数。

3. 扩缩容配置 CLI 命令（批量部署/自动化）

若需批量部署或自动化配置，可使用阿里云 FC CLI 命令：

复制代码 
# 1. 更新函数并发配置
aliyun fc update-function --service-name mnist-infer-service --function-name mnist-infer-function \
  --max-concurrency 10 \
  --async-invocation-config '{"maxAsyncInvocationQueueLength": 1000, "asyncInvocationRetryConfig": {"maxRetryAttempts": 0}}'

# 2. 更新自动扩缩容配置
aliyun fc put-provisioned-concurrency-config --service-name mnist-infer-service \
  --function-name mnist-infer-function \
  --target 5 \  # 最小空闲实例数
  --auto-scaling-policy '{"maxCapacity": 100, "minCapacity": 5, "scaleInCooldown": 30, "scaleOutCooldown": 5}'

# 3. 创建 HTTP 触发器
aliyun fc create-trigger --service-name mnist-infer-service \
  --function-name mnist-infer-function \
  --trigger-type http \
  --trigger-name mnist-infer-http-trigger \
  --trigger-config '{"authType": "anonymous", "methods": ["POST"]}'

四、部署验证与高并发压测

1. 单请求验证（确保 API 可用）

  1. 从 FC 控制台获取 HTTP 触发器地址（如 https://xxx.cn-shanghai.fcapp.run/mnist-infer-service/mnist-infer-function）；

  2. 本地编写测试脚本，发送单请求验证：

    import requests
    import base64
    from PIL import Image
    from io import BytesIO

    1. 加载测试图像并转为 base64

    img = Image.open("test_mnist.png")
    buff = BytesIO()
    img.save(buff, format="PNG")
    image_base64 = base64.b64encode(buff.getvalue()).decode("utf-8")

    2. 发送 POST 请求调用 AI API

    url = "https://xxx.cn-shanghai.fcapp.run/mnist-infer-service/mnist-infer-function"
    payload = {
    "image_base64": image_base64
    }
    response = requests.post(url, json=payload)

    3. 打印结果

    print("响应状态码：", response.status_code)
    print("响应内容：", response.json())

  • 预期结果：响应状态码 200，返回预测结果，推理延迟 ≤ 180ms，说明 API 部署成功且可用。

2. 高并发压测（验证动态扩缩容效果）

使用 Apache Bench（ab）进行高并发压测，模拟 QPS 1000+ 的高频场景，验证扩缩容与稳定性：

复制代码 
# 压测命令：1000 个请求，并发数 100（模拟峰值流量）
ab -n 1000 -c 100 -p payload.json -T application/json https://xxx.cn-shanghai.fcapp.run/mnist-infer-service/mnist-infer-function

# 其中 payload.json 为请求体（包含 base64 编码的图像数据）
（1）压测结果核心指标关注

  1. 平均响应时间 ：≤ 180ms（满足高频 API 低延迟要求）；

  2. 请求成功率 ：≥ 99.99%（无大量请求被拒绝或超时）；

  3. 错误率 ：≤ 0.01%（无服务内部错误）。

（2）扩缩容效果验证（FC 控制台监控）

进入 FC 函数监控面板，查看"实例数变化""并发数变化"：

  1. 压测开始后，实例数从 5（最小空闲实例）快速扩容至 100（最大实例数），扩容耗时 ≤ 10 秒（秒级扩容，满足高频场景需求）；

  2. 压测结束后，实例数从 100 缓慢缩容至 5，缩容过程无流量波动；

  3. 单实例并发数稳定在 8 左右（未超过扩容阈值），无资源争抢导致的延迟飙升。

五、高频场景优化技巧（降延迟、控成本、提稳定性）

1. 冷启动优化（核心！高频场景避免冷启动延迟）

  • 保留合理的最小空闲实例数（根据低峰期流量设置，建议 5-20），避免低流量时出现冷启动；

  • 模型文件存储在 FC 临时目录（/tmp） 或 OSS 内网，避免跨地域下载导致的冷启动延迟；

  • 使用 FC 预留实例（针对核心高频 API），预留实例始终处于运行状态，无冷启动延迟，成本高于弹性实例，但稳定性更高。

2. 性能优化（降低推理与响应延迟）

  • 模型进一步轻量化：使用 ONNX Runtime 量化（INT8/FP16），将模型体积压缩 50%，推理速度提升 30%+；

  • 选择 GPU 弹性实例（针对复杂 AI 模型），GPU 推理速度比 CPU 快 10-100 倍，适配超高频（QPS 5000+）场景；

  • 启用 HTTP 触发器缓存，对重复请求（如相同图像）返回缓存结果，减少推理耗时。

3. 成本优化（Serverless 按需付费，避免资源浪费）

  • 合理设置最大实例数，避免过度扩容导致成本飙升（根据峰值 QPS 精准计算，预留 20% 缓冲即可）；

  • 低峰期降低最小空闲实例数（如从 5 降至 2），减少闲置资源计费；

  • 使用 阿里云 Serverless 资源包，相比按量计费，成本可降低 30%-50%。

4. 稳定性优化（避免故障传导）

  • 启用 函数熔断降级，当实例错误率 ≥ 5% 时，暂停扩容并触发告警，避免故障实例扩散；

  • 配置 多地域部署，华东、华南、华北同时部署函数，使用阿里云 CDN 进行流量调度，单个地域故障时自动切换至其他地域；

  • 完善 监控告警，通过阿里云 CloudMonitor 配置告警：实例数达到最大阈值、响应延迟 ≥ 200ms、错误率 ≥ 0.1% 时，立即触发短信/企业微信告警。

六、总结与进阶方向

1. 核心成果

本实战通过 Serverless（阿里云 FC）架构部署高频 AI API，实现了：

  1. 高频支撑：QPS 峰值 1000+，单请求响应延迟 ≤ 180ms，满足高频场景需求；

  2. 动态扩缩容：从 5 个空闲实例到 100 个峰值实例秒级完成，谷时自动缩容，兼顾性能与成本；

  3. 免运维：无需关注底层服务器部署、扩容、运维，专注于 AI 模型与业务逻辑。

2. 进阶方向

  • 多模型批量部署：使用 FC 应用中心，实现多个 AI API 的批量部署与统一扩缩容管理；

  • Serverless 与 k8s 结合：使用阿里云 ASK（Serverless Kubernetes），兼顾 k8s 的灵活性与 Serverless 的弹性，适配更复杂的 AI 场景；

  • 自动模型更新：搭建 CI/CD 流水线，模型更新后自动转为 ONNX 格式并上传至 OSS，FC 函数自动重载模型，无需手动部署；

  • 成本精细化管控：使用阿里云 Cost Explorer，分析函数调用量、实例使用量与成本的关系，进一步优化扩缩容配置，降低总体成本。

附：常见问题排查

  1. 冷启动时间过长（＞3 秒）：排查模型下载速度（优先使用 OSS 内网）、依赖包体积（使用 FC 层拆分）、实例规格（升级实例内存/CPU）；

  2. 扩缩容不及时，请求被拒绝：提高扩容阈值（如从 8 降至 6）、缩短扩容冷却时间（如从 5 秒降至 3 秒）、提高单实例并发数；

  3. 推理延迟飙升：排查单实例并发数过高（降低并发数）、模型推理优化未开启（启用 ONNX Runtime 图优化）、实例资源不足（升级实例规格）；

  4. 函数调用报权限错误：排查 OSS Bucket 权限（配置 FC 服务角色访问 OSS）、AccessKey 权限不足（授予 AliyunOSSReadOnlyAccess 权限）。

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