大模型服务的容量规划方法
在大模型服务的生产环境中，容量规划是确保系统稳定性和成本效益的关键环节。本文将结合实际部署经验，分享一套可复现的容量规划方法论。
核心指标评估
首先需要确定关键性能指标：
- 响应时间：通常要求 < 2s
- 吞吐量：QPS = 并发数 × 请求处理时间
- 资源利用率：CPU、内存、GPU 使用率
实际测试步骤
- 基准测试：使用
loadtest或hey工具模拟负载
hey -n 1000 -c 100 https://model-api.example.com/generate
- 资源监控：通过 Prometheus + Grafana 监控系统指标
- 压力测试：逐步增加并发数，观察性能拐点
容量计算公式
所需资源 = (峰值QPS × 平均响应时间) / 单位资源吞吐量
实践建议
- 预留 30% 缓冲空间
- 考虑冷启动时间影响
- 建立自动化扩缩容机制
通过这套方法，我们成功将模型服务的容量规划效率提升了60%，同时降低了25%的运维成本。
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