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title: "階段性發布（Phased Rollout）"
slug: phased-rollout
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/phased-rollout
updated_at: 2026-07-04
tags: [模型部署, MLOps, AI應用, source:ipas]
ipas_term: true
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# 階段性發布（Phased Rollout）

階段性發布是一種將新版人工智慧模型或軟體功能逐步推送給使用者的部署策略。透過分階段增加流量比例，團隊能在全面上線前，於真實環境中監控效能並控制潛在風險。

## 完整說明

階段性發布是一種系統化的軟體與模型部署策略，用於在控制風險的前提下，將新版本逐步引導至生產環境。它能夠透過初始的小比例流量來驗證系統的穩定性與模型的推論品質。常見應用包括推薦系統演算法的更新、大型語言模型的迭代上線、以及各種需要確保使用者體驗不受大規模錯誤影響的機器學習服務。透過這種方式，團隊可以在發現問題時迅速回溯，避免造成廣泛的負面影響。

## iPAS 考試出題分析

屬於未分類考範圍。

## 常見問題

### 階段性發布與 A/B 測試有什麼不同？

階段性發布與 A/B 測試在概念與執行目的上有著顯著的不同。A/B 測試主要是一種用於驗證假設的實驗方法，其核心目的是透過統計學原理，比較兩個或多個不同版本在特定業務指標上的表現差異，以決定哪一個版本能帶來最佳效益。在 A/B 測試中，流量分配通常在一段時間內保持固定，直到收集到足夠的資料量以達成統計顯著性。相對地，階段性發布則是一種專注於風險管理的部署策略。它的主要目標是在新版本模型上線時，透過逐步漸進地增加流量比例，及早發現潛在的系統錯誤、效能瓶頸或模型行為異常，從而將負面影響控制在最小範圍。當確認新版本穩定後，流量會持續增加直到全面取代舊版本。

### 實施階段性發布需要哪些基礎設施支援？

要順利實施階段性發布，企業需要建構具備高度彈性與自動化能力的基礎設施。核心組件是進階的流量路由機制，這通常由 API 閘道器或服務網格來實現，它們必須能夠根據精細的規則動態分配請求。其次，全面的監控與可觀測性平台是不可或缺的，基礎設施層面需要追蹤資源使用率與延遲，而模型營運層面則需要即時監控模型預測的分佈、特徵漂移與錯誤率。最後，自動化部署與回溯系統必須與監控系統緊密整合。當監控系統偵測到指標超出預設的容忍範圍時，基礎設施必須有能力在極短時間內自動觸發回溯機制，將流量安全地導回舊版模型。

### 在什麼情況下應該終止階段性發布並執行回溯？

終止階段性發布並執行回溯的決策，通常取決於多層次監控指標是否觸發了臨界警報。首先是系統效能指標，如果新模型的推論延遲急遽上升，導致使用者體驗嚴重卡頓，或者模型伺服器的資源使用率達到危險水平，就必須立即回溯。其次是模型品質指標，若發現新模型在生產環境中產生了大量不合理或超出預期範圍的預測結果，例如生成式模型頻繁出現幻覺、推薦系統的點擊率發生斷崖式下跌，或者分類模型的錯誤率顯著高於舊版本，這表示模型可能無法適應真實數據分佈。最後是核心業務指標，若階段性發布導致了轉換率下降或使用者投訴率飆升，系統應立即中斷發布程序並切回舊版模型。

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來源：https://aiterms.tw/terms/phased-rollout
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最後更新：2026/07/04
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