要在 Docker 上部署 Haystack，首先将您的应用程序容器化。创建一个 Dockerfile 文件，指定 Python 基础镜像，安装 Haystack 及其依赖项，并复制您的应用程序代码。例如，您的 Dockerfile 可能包含 FROM python:3.9、RUN pip install farm-haystack[all] 和 COPY . /app 等命令来设置环境。使用 docker build -t haystack-app . 构建镜像，然后使用 docker run -p 8000:8000 haystack-app 运行它以暴露 API 端口。如果您的 Haystack 设置依赖于外部服务，如 Elasticsearch 或数据库，请使用 Docker Compose 定义多容器依赖项。一个 docker-compose.yml 文件可以启动 Haystack 以及 Elasticsearch，确保它们通过网络链接和环境变量（如 ELASTICSEARCH_HOST）进行通信。
对于 Kubernetes，创建 YAML 清单来管理部署、服务和配置。首先为您的 Haystack 应用程序定义一个 Deployment，指定容器镜像、资源限制和环境变量（例如 ELASTICSEARCH_URL）。使用 Service 根据您的设置内部或外部暴露部署。如果 Haystack 需要一个文档存储（如 Elasticsearch），将其作为带有持久存储的单独 StatefulSet 进行部署，以在 Pod 重启时保留数据。使用 ConfigMap 和 Secret 对象来管理设置，如 API 密钥或模型路径。例如，Helm Chart 可以简化这些资源的模板化。要水平扩展 Haystack，请配置部署的 replicas 计数或根据 CPU/内存指标使用 HorizontalPodAutoscaler。部署到云托管的 Kubernetes 集群（例如 EKS、GKE）以简化基础设施管理。
关键考虑因素包括模型或索引的持久存储、安全性和可观察性。将卷挂载到容器中，以缓存大型 ML 模型，避免每次重启时重新下载。使用 Kubernetes PersistentVolumeClaims 或云存储解决方案（如 AWS EBS）。使用 Kubernetes Secret 资源保护敏感数据（如 API 密钥），而不是硬编码。实施健康检查（liveness/readiness probes），以确保应用程序无响应时 Pod 能够重启。对于监控，集成 Fluentd 等日志工具和 Prometheus 等指标收集器。如果在本地使用 Docker Compose，请在迁移到 Kubernetes 之前使用 docker-compose up 测试设置。这两种方法都需要仔细的网络配置——确保容器或 Pod 可以通过正确的服务名称和端口与其依赖项（例如端口 9200 上的 Elasticsearch）进行通信。