DeepSeek 通过结合版本控制、自动化监控和预定义恢复协议来管理模型回滚。在部署更新时，系统会维护之前的模型版本和相关基础设施处于稳定状态。如果在检测到性能下降或关键错误时，这允许立即回滚。每个模型版本都存储有元数据，包括训练数据、超参数和评估指标，确保早期状态的完全可复现性。
该流程依赖于自动健康检查和性能监控。例如，如果新部署的模型在验证数据集上显示错误率增加或导致服务延迟飙升，基于阈值的警报会触发回滚机制。DeepSeek 可能会使用 A/B 测试基础设施来实时比较新旧模型，当超出预定义的性能阈值时，自动将流量路由回之前版本。开发者可以根据领域特定的要求配置这些阈值，例如为欺诈检测模型保持 99% 的准确率。
对于手动场景，DeepSeek 提供了受控回滚工具。工程团队可以通过部署仪表盘查看性能仪表盘和错误日志，然后通过单个命令或 UI 交互启动回滚。回滚后，系统会记录事件并触发根本原因分析工作流。例如，如果模型更新由于受污染的训练数据引入了偏差，团队可以在调查数据管道的同时回退到最后一个稳定版本。这种方法最大限度地减少了停机时间，同时保留了用于合规性和持续改进的审计追踪记录。