机器学习模型资源限制参数配置

机器学习模型资源限制参数配置

在构建模型监控平台时，合理配置资源限制是确保系统稳定性的关键环节。以下是具体的资源配置参数设置方案。

核心资源配置

resources:
  limits:
    cpu: "2"
    memory: "4Gi"
  requests:
    cpu: "500m"
    memory: "1Gi"

GPU资源配置（如适用）

resources:
  limits:
    nvidia.com/gpu: 1
  requests:
    nvidia.com/gpu: 0.5

监控指标配置

在Prometheus中添加以下监控规则：

# CPU使用率告警
model_cpu_usage > 80

# 内存使用率告警
model_memory_usage > 70

# GPU使用率告警
model_gpu_usage > 85

告警阈值设置

1. CPU告警：当平均CPU使用率超过80%持续5分钟时触发告警
2. 内存告警：当内存使用率超过70%持续3分钟时触发告警
3. GPU告警：当GPU使用率超过85%持续10分钟时触发告警

实施步骤

1. 在Kubernetes部署文件中配置上述资源限制
2. 配置Prometheus监控规则文件
3. 设置Alertmanager告警接收器
4. 部署grafana仪表板进行可视化监控

通过以上配置，可有效防止模型服务因资源耗尽导致的崩溃问题。