多模型协同部署踩坑指南：资源隔离与任务调度优化

多模型协同部署踩坑指南：资源隔离与任务调度优化

在大模型系统架构设计中，多模型协同部署是一个常见但极具挑战性的场景。本文将结合实际部署经验，分享在资源隔离与任务调度方面遇到的典型问题及解决方案。

问题背景

我们面临的问题是：多个大模型（如LLM、CV模型）需要在同一节点上运行，但各自对GPU资源需求差异巨大。初期采用简单并行部署方式，导致资源争抢严重，模型响应时间飙升。

踩坑过程

1. 资源隔离失败：最初使用Docker容器化部署，未配置GPU资源限制，导致高内存占用模型拖慢所有服务

2. 任务调度混乱：缺乏优先级机制，低优先级任务长时间占用资源

解决方案

# 使用Kubernetes GPU资源管理
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: model-pod
spec:
  containers:
  - name: model-container
    image: model-image
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1
      requests:
        nvidia.com/gpu: 1

3. 引入任务队列：使用Redis + Celery实现优先级任务调度，确保高优先级模型及时响应

经验总结

多模型协同部署需要从架构层面考虑资源隔离和调度策略，避免简单堆砌技术组件。建议采用云原生方案结合业务特征进行定制化优化。