LLM部署中的资源分配策略

在LLM部署实践中，资源分配策略直接影响模型性能与成本效益。本文将对比分析CPU、GPU资源分配方案，并提供可复现的部署配置。

资源分配策略对比

CPU优先分配

适用于推理延迟要求不高的场景：

resources:
  cpu: 4
  memory: 8Gi
  gpu: 0

GPU优先分配

适用于高并发、低延迟需求：

resources:
  cpu: 2
  memory: 4Gi
  gpu: 1
  gpu_memory: 16Gi

实际部署配置

以Llama-2 7B模型为例，使用Kubernetes部署：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llama-deployment
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: llama
  template:
    spec:
      containers:
      - name: llama-container
        image: ghcr.io/huggingface/transformers-pytorch:latest
        resources:
          requests:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2"
            nvidia.com/gpu: "1"
          limits:
            memory: "8Gi"
            cpu: "4"
            nvidia.com/gpu: "1"

最佳实践建议

1. 根据模型大小调整GPU数量
2. 使用资源限制防止资源溢出
3. 定期监控CPU/GPU使用率进行动态调优