大模型部署工具链踩坑记录：从Docker到K8s部署流程优化

在大模型部署实践中，从Docker到K8s的流程优化是架构师必须面对的核心挑战。本文分享一个典型的踩坑案例：最初使用Docker Compose部署时，我们遇到资源限制不明确、日志追踪困难等问题。

问题复现步骤：

1. 使用Docker Compose部署模型服务
2. 发现容器内存溢出导致服务崩溃
3. 日志分散，难以定位问题

解决方案演进： 我们逐步迁移到K8s，通过配置资源请求和限制来解决内存问题。核心yaml配置如下：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llama-deployment
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: llama
  template:
    metadata:
      labels:
        app: llama
    spec:
      containers:
      - name: llama-container
        image: my-llama:latest
        resources:
          requests:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2"
          limits:
            memory: "8Gi"
            cpu: "4"

关键优化点：

1. 明确资源配额避免资源争抢
2. 配置健康检查和自动重启机制
3. 使用ConfigMap管理配置而非硬编码

这种从单体到分布式部署的演进，让我们的大模型服务稳定性得到显著提升。

#大模型部署 #Kubernetes #系统架构