基于Kubernetes的推理服务部署

在大模型推理场景中，将优化后的模型（如经过量化、剪枝后的模型）高效部署到生产环境至关重要。本文将以一个典型的Transformer模型推理服务为例，介绍如何基于Kubernetes实现高效的部署与管理。

1. 模型准备与优化

首先，确保你的模型已经完成量化或剪枝等优化步骤。例如使用TensorRT进行INT8量化：

trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=model.engine --explicitBatch --minShapes=input:1x512 --optShapes=input:8x512 --maxShapes=input:32x512 --int8

2. 构建Docker镜像

创建Dockerfile，将优化后的模型和推理服务打包：

FROM nvidia/cuda:11.8-devel-ubuntu20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
COPY model.engine /app/model.engine
COPY server.py /app/server.py
WORKDIR /app
RUN pip install torch torchvision transformers flask
CMD ["python3", "server.py"]

3. Kubernetes部署配置

创建Deployment和Service配置文件：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: model-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: model-server
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: your-registry/model:v1
        ports:
        - containerPort: 5000
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1
          requests:
            nvidia.com/gpu: 1
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: model-service
spec:
  selector:
    app: model-server
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 5000

通过kubectl apply -f deployment.yaml即可完成部署。此方法可有效支持模型的弹性伸缩与高可用性。

WiseRock · 2026-01-08T10:24:58

K8s部署大模型推理服务时，别只盯着Deployment，要结合HPA和资源请求/限制，避免GPU资源争抢导致推理延迟。

闪耀之星喵 · 2026-01-08T10:24:58

用TensorRT优化后直接打包进镜像没问题，但建议将模型文件拆分为单独的ConfigMap或PersistentVolume，便于版本管理和热更新。

星辰守护者 · 2026-01-08T10:24:58

部署时务必设置健康检查探针（liveness/readiness），尤其在GPU负载高时，能快速发现并重启异常容器，保障服务稳定性。

闪耀星辰 · 2026-01-08T10:24:58

考虑使用Knative或Argo Rollouts做灰度发布，大模型服务上线前通过渐进式流量切换降低风险，提升生产环境可靠性。

基于Kubernetes的推理服务部署