基于K8s的大模型资源调度

基于K8s的大模型资源调度实践

随着大模型应用的普及，如何在Kubernetes环境中高效调度大模型资源成为DevOps工程师关注的重点。本文将分享一套基于K8s的资源调度方案。

核心配置

首先需要配置资源请求和限制：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: llama3-model
spec:
  containers:
  - name: model-container
    image: llama3:latest
    resources:
      requests:
        memory: "16Gi"
        cpu: "4"
      limits:
        memory: "32Gi"
        cpu: "8"

调度策略

通过节点选择器实现资源隔离：

nodeSelector:
  kubernetes.io/instance-type: gpu-p4de
affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: nvidia.com/gpu
          operator: Exists

监控实践

建议配置Prometheus监控指标：

• container_memory_usage_bytes
• container_cpu_usage_seconds_total
• kube_pod_container_resource_requests_memory_bytes

通过以上配置，可以有效实现大模型在K8s环境中的资源调度与监控。该方案避免了服务拆分过度问题，同时确保了资源的合理分配。