Hot-swap моделей — механизм мгновенной замены версии модели в работающем сервисе без остановки запросов и деградации работы системы.
Определение
Hot-swap моделей — это способ обновления нейросетей в продакшене, при котором новая версия модели загружается и активируется без остановки сервиса. Механизм позволяет переключиться с одной версии модели на другую в реальном времени: текущие запросы завершаются на старой версии, новые начинают обслуживаться новой.
Подход используют системы, работающие под высокой нагрузкой: чат-ассистенты, поисковые ранжировщики, рекомендательные сервисы, мультимодальные модели и любые API с непрерывным трафиком.
Как работает
Hot-swap работает за счёт изолированной загрузки новой версии модели и атомарного переключения маршрутизации запросов. Ключевые элементы механизма:
- Предварительная загрузка — новая версия модели загружается в память параллельно со старой.
- Изолированный runtime — каждая версия модели имеет свой контекст выполнения.
- Атомарный переключатель — routing-система переводит входящие запросы на новую модель без прерывания трафика.
- Drain старой версии — текущие запросы завершаются, после чего старая модель выгружается.
- Сохранение KV-кэшей — некоторые системы допускают перенос KV-кэша между версиями при совместимых архитектурах.
Hot-swap может выполняться автоматически (по расписанию, триггеру качества), вручную или через оркестратор (Triton, Kubernetes, собственные сервера инференса).
Где применяется
- Обновление языковых моделей без остановки API.
- Обновление ранжировщиков и рекомендательных моделей.
- Переключение между версиями модели в A/B-тестах.
- Горячий rollback после выявления регрессии.
- Мультимодальные сервисы, где обновления выходят часто.
- Сервера инференса с высокой SLA-нагрузкой.
Практические примеры использования
В генеративных сервисах новая LLM загружается заранее. После успешной инициализации runtime переключает трафик на новую версию. Пользователи не замечают перехода, так как latency не меняется.
В рекомендательных системах применяется схема «двойного слота»: два окружения хранят обе версии модели. Управляющий слой динамически назначает активную версию. Такой метод минимизирует время отклика и позволяет быстро возвращаться к старой модели.
В Triton Inference Server hot-swap строится через механизм model repository: новая версия появляется как отдельная папка, и сервер автоматически переключается на неё согласно политике маршрутизации.
В системах A/B-тестирования hot-swap обеспечивает мгновенное переключение долей трафика между версиями, позволяя измерять деградации качества или выигрыш без остановки сервиса.
Ключевые свойства hot-swap моделей
- Нулевой downtime — обновление происходит без остановки API.
- Атомарность переключения — все запросы переходят на новую версию одновременно.
- Безопасный rollback — мгновенное возвращение к старой модели при регрессиях.
- Гибкость — возможно переключение между несколькими версиями.
- Изоляция окружений — сбой в новой модели не влияет на работающую версию.
Проблемы и ограничения
- Пиковое потребление памяти — требуется держать в VRAM две версии модели одновременно.
- Совместимость версий — несовпадение форматов или слоёв усложняет горячую замену.
- Долгое время загрузки — модели большого размера требуют времени для инициализации.
- Ограничения кэширования — KV-кэши часто несовместимы между версиями.
- Необходимость стабильной инфраструктуры — hot-swap требует корректной оркестрации.
Преимущества и ограничения
- Плюс: отсутствие простоя сервиса при обновлениях.
- Плюс: возможность безопасного тестирования новых моделей.
- Плюс: быстрый rollback при ухудшении качества.
- Плюс: удобно для систем с CI/CD.
- Минус: повышенное потребление ресурсов.
- Минус: сложность реализации маршрутизации.
- Минус: несовместимость версий ограничивает гибкость.
- Минус: требует гарантированного контроля качества.
Связанные термины
- Model versioning
- Blue-green deployment
- A/B testing
- Distributed inference
- Triton Inference Server
- Model repository
- Rollback