大模型测试环境的资源调度

大模型测试环境的资源调度

在开源大模型测试与质量保障社区中，我们经常面临测试环境资源调度的挑战。一个高效的大模型测试环境需要合理分配计算资源、内存和存储空间。

资源调度策略

1. 基于优先级的任务调度

# test_scheduler.yaml
resources:
  cpu: 8
  memory: 32Gi
  gpu: 4
  storage: 500Gi

jobs:
  - name: model_training
    priority: high
    resources:
      cpu: 4
      memory: 16Gi
      gpu: 2
  - name: model_evaluation
    priority: medium
    resources:
      cpu: 2
      memory: 8Gi
      gpu: 1

2. 动态资源分配脚本

#!/bin/bash
# resource_allocator.sh

cpu_usage=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | awk '{print $2}' | cut -d'%' -f1)
memory_usage=$(free | grep Mem | awk '{printf "%.2f", $3/$2 * 100.0}')

if (( $(echo "$cpu_usage > 80" | bc -l) )) || (( $(echo "$memory_usage > 80" | bc -l) )); then
  echo "Warning: High resource usage detected"
  # Implement resource throttling or job pausing
fi

实施建议

1. 使用Kubernetes进行容器化资源管理
2. 建立资源监控告警机制
3. 制定测试任务的资源申请标准

通过合理的资源调度，可以显著提升大模型测试效率，确保测试环境稳定运行。