在构建AI应用时，你会采取哪些具体措施来确保其性能表现和运行稳定性？

回答思路

1. 【回答框架 1】性能方面，先从模型侧入手，包括模型选型与压缩，如使用蒸馏、量化、剪枝降低推理延迟和资源占用；再优化推理服务，采用批处理、缓存、异步处理，并利用GPU或TPU等硬件加速。稳定性方面，建立监控体系，跟踪延迟、吞吐、错误率、资源利用率等指标，设置告警。
2. 【回答框架 2】采用弹性伸缩策略，根据流量动态调整实例数量，配合负载均衡分发请求，避免单点故障。实施降级与熔断机制，当依赖服务异常时快速返回兜底结果，防止级联故障。同时做好容灾备份，确保数据持久化与恢复能力。
3. 【回答框架 3】通过压测找出系统瓶颈，如CPU、内存、I/O或网络，针对性地优化代码和配置。引入日志和链路追踪，快速定位问题。制定容量规划，预留适当冗余，并定期进行混沌工程演练，验证系统在异常情况下的表现。
4. 【关键点 1】模型优化常用量化、剪枝、蒸馏来减少计算量。
5. 【关键点 2】使用缓存和批处理显著提升推理吞吐。
6. 【关键点 3】监控指标需覆盖延迟、错误率和资源占用，并配置告警。
7. 【关键点 4】弹性伸缩和熔断降级是保障高可用性的关键手段。
8. 【关键点 5】压测与容量规划帮助提前发现并解决性能瓶颈。
9. 【易错点 1】忽视冷启动延迟，导致流量突增时大量超时。
10. 【易错点 2】只关注平均延迟，忽略长尾请求对体验的影响。
11. 【易错点 3】降级策略不当，可能返回错误数据或造成业务损失。