大模型每次输出概率是随机的，部署在线上的模型怎么保证结果复现呢？
2024-11-23 阅读 9
部署在线上的模型要保证结果的复现性，可以通过以下几种方式来实现：
1. 设置随机种子：在模型训练和推理过程中，设置固定的随机种子，确保每次运行时随机性的结果是一致的。
2. 控制环境变量：在部署模型时，确保环境变量的一致性，包括硬件环境、软件版本、库版本等，以保证模型在不同的环境下结果一致。
3. 版本管理：对模型的训练代码、数据集、模型文件等进行版本管理，确保每次部署的模型版本是一致的。
4. 日志记录：记录模型的输入、输出、参数等信息，以便排查问题和验证结果的一致性。
通过以上方式，可以有效地保证在线上部署的模型结果的复现性。
更新于 2024年11月25日
