大模型推理中的计算资源调度

大模型推理中的计算资源调度踩坑记录

最近在生产环境部署大模型推理服务时，遇到了一个典型的资源调度问题。最初我们直接使用默认的Kubernetes资源请求和限制配置，结果发现模型推理延迟极高，甚至出现OOM问题。

问题复现步骤

1. 部署脚本（简化版）：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llama-inference
spec:
  replicas: 2
  template:
    spec:
      containers:
      - name: model-server
        image: llama-serving:latest
        resources:
          requests:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2"
          limits:
            memory: "8Gi"
            cpu: "4"

2. 实际运行后发现：
   • 推理延迟从100ms飙升到500ms+
   • 部分Pod频繁重启（OOMKilled）

解决方案

通过分析模型特性，我们发现LLaMA系列模型在推理时内存使用波动很大。最终调整为：

resources:
  requests:
    memory: "16Gi"  # 增加请求值
    cpu: "2"
  limits:
    memory: "32Gi"  # 设置更高限制
    cpu: "4"

同时配合使用--max-ctx-size参数控制上下文长度，避免内存峰值。现在推理延迟稳定在150ms以内。

关键经验

• 大模型推理资源需求具有不确定性
• 适当增加资源请求值可以显著改善性能
• 建议在预发布环境充分测试资源使用情况