大模型推理服务高可用架构设计思路分享

大模型推理服务高可用架构设计思路分享

在大模型推理服务的实际部署中，高可用性是保障业务连续性的关键。本文将从架构设计角度，分享一套可复现的高可用推理服务构建方案。

核心架构要素

1. 负载均衡层：使用Nginx或HAProxy实现请求分发，配置健康检查机制
2. 服务发现：集成Consul或etcd进行服务注册与发现
3. 容错机制：实现熔断、降级、重试策略

关键代码实现

# 熔断器模式示例
from circuitbreaker import CircuitBreaker

circuit = CircuitBreaker(
    failure_threshold=5,
    timeout=30,
    reset_timeout=60
)

@circuit
async def model_inference(prompt):
    # 调用大模型推理接口
    response = await call_model_api(prompt)
    return response

部署建议

• 使用Docker容器化部署，配合Kubernetes进行编排
• 配置Prometheus监控指标
• 建立自动化灰度发布流程

该方案已在多个生产环境验证，具备良好的可复现性与稳定性。