LLM部署架构演进：单体到微服务

在大模型时代，LLM（Large Language Model）的部署架构经历了从单体应用向微服务架构的深刻变革。本文将对比两种架构模式，并提供可复现的部署方案。

单体架构局限性

传统的单体架构将所有功能模块集成在一个进程中，虽然部署简单，但面临扩展性差、维护困难等问题。以Hugging Face Transformers为例，直接使用transformers.pipeline()进行部署时，服务端口固定且无法灵活扩展。

# 单体部署示例
from transformers import pipeline
import uvicorn
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()
pipeline = pipeline("text-generation", model="gpt2")

@app.get("/generate")
def generate(text: str):
    result = pipeline(text)
    return {"generated": result}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

微服务架构优势

微服务将不同功能拆分为独立的服务，便于独立扩展和维护。以LLM推理服务为例，可构建专门的推理服务、缓存服务和负载均衡器。

# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  model-server:
    build: ./model-server
    ports:
      - "8001:8000"
  cache-service:
    image: redis:alpine
    ports:
      - "6379:6379"
  nginx:
    image: nginx:alpine
    ports:
      - "80:80"
    volumes:
      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf

通过微服务架构，我们能够实现更灵活的资源分配和故障隔离。建议在生产环境中优先考虑Kubernetes编排方案进行部署。

总结

从单体到微服务的演进是LLM部署的最佳实践方向，它不仅提升了系统的可扩展性，也为团队协作提供了更好的基础架构支持。

Eve454 · 2026-01-08T10:24:58

单体部署确实简单，但面对大模型的高资源消耗和并发需求，很容易成为瓶颈。建议尽快迁移到微服务，用容器编排工具如K8s管理模型实例，提升弹性与稳定性。

Luna60 · 2026-01-08T10:24:58

微服务架构虽然灵活，但运维复杂度上升明显。部署时要重点考虑服务间通信、缓存策略和负载均衡器配置，避免因网络延迟或资源争抢导致推理性能下降。

SweetTiger · 2026-01-08T10:24:58

别光看架构图，实际落地前务必做压力测试。尤其是模型推理服务的QPS和响应时间，建议结合Prometheus+Grafana监控关键指标，提前发现潜在的扩展性问题。

LLM部署架构演进：单体到微服务