用途：提供模型服务化与部署的可复用模式与代码骨架，覆盖从模型导出、封装接口到流量切分和压测的环节。
主要能力：一是生产级 FastAPI 服务，启动时加载模型、提供 /health 与 /ready 探针、集成 Prometheus 指标，并附 Dockerfile；二是 Triton 多模型服务，给出 model_repository 目录结构、config.pbtxt 配置（后端、输入输出、dynamic_batching、instance_group）及启动命令 tritonserver --model-repository=/models；三是 PyTorch 到 ONNX 的导出与数值一致性验证，含动态批次维度与容差比对、吞吐基准测试；四是通过 Istio VirtualService/DestinationRule 按权重和请求头进行金丝雀流量切分；五是用 Locust 编写压测脚本，验证延迟与吞吐。
使用方式：按需参考对应模式的配置与代码，服务端以 uvicorn 启动，Triton 通过容器挂载模型仓库并用 curl 检查就绪状态，压测用 locust -f locustfile.py --host=http://localhost:8000 --users=100 --spawn-rate=10 --run-time=2m --headless。
限制与注意：反模式提醒需在启动时加载模型、区分存活与就绪探针、动态批处理必须设置 max_queue_delay_microseconds 上限、上线前必须做接近真实的并发压测并关注 p99。资料未提供安装依赖清单、具体收费或平台支持信息。