金丝雀部署（Canary Deployment）是一种软件发布策略，其中新版本先部署给一小部分用户（通常称为“金丝雀”），通过监控关键性能指标（如错误率、响应时间）来评估风险；如果表现稳定，则逐步扩大部署范围至所有用户，否则快速回滚旧版本，从而以可控方式降低发布风险。这一名称源于矿工用金丝雀检测矿井有毒气体的历史，强调其风险预警作用。
在AI产品开发的实际落地中，金丝雀部署被广泛应用于模型更新和算法迭代。例如，当推出一个新训练的AI模型时，产品团队可以先将模型部署到一小部分生产流量（如1%的用户），实时监控指标如预测准确度、延迟和资源消耗；若数据达标，则逐步增加流量比例，支持无缝A/B测试和优化决策，确保新功能在全面推广前验证稳定性和性能，显著提升系统可靠性和用户体验。
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