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在Spring Boot微服务架构下部署AI服务，需要整合模型推理、服务通信和资源管理。以下是关键实现方法：

部署架构设计

采用独立微服务部署AI模型，通过REST或gRPC与其他服务交互。推荐使用容器化技术（如Docker）打包模型和运行环境。

# 示例Dockerfile
FROM openjdk:17-jdk-slim
COPY target/ai-service.jar /app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"]

模型集成方式

本地加载方式适合中小模型：

// 使用DJL(Deep Java Library)加载PyTorch模型
Criteria<Image, Classifications> criteria = Criteria.builder().setTypes(Image.class, Classifications.class).optModelUrls("https://example.com/resnet18.zip").optTranslator(translator).build();
ZooModel<Image, Classifications> model = ModelZoo.loadModel(criteria);

远程调用方式适合大模型：

// 调用远程Python服务
@FeignClient(name = "python-model-service")
public interface ModelClient {@PostMapping("/predict")PredictionResult predict(@RequestBody PredictionRequest request);
}

性能优化方案

异步处理请求避免阻塞：

@Async
@PostMapping("/predict")
public CompletableFuture<PredictionResult> asyncPredict(@RequestBody InputData data) {return CompletableFuture.supplyAsync(() -> model.predict(data));
}

资源监控配置

Spring Boot Actuator集成监控：

# application.yml
management:endpoints:web:exposure:include: health,metrics,prometheusmetrics:export:prometheus:enabled: true

扩展部署方案

Kubernetes部署示例配置：

# deployment.yaml
resources:limits:cpu: "2"memory: "4Gi"requests:cpu: "1"memory: "2Gi"

实际部署时需考虑模型版本管理、灰度发布和自动伸缩策略。建议使用服务网格（如Istio）处理服务间通信，并通过模型缓存和批处理优化推理性能。