LLM部署环境搭建踩坑记录：Kubernetes集群配置优化技巧

在大模型部署实践中，Kubernetes集群配置优化是决定系统性能的关键环节。本文记录了在搭建LLM部署环境时遇到的典型问题及解决方案。

问题一：资源分配不合理导致OOM 初始配置中，我们为每个Pod设置了固定内存限制：

resources:
  limits:
    memory: "16Gi"
  requests:
    memory: "8Gi"

但实际运行中发现，模型加载阶段内存占用会飙升至24Gi以上。通过监控工具观察到，当Pod启动时，内存使用量会在短时间内激增，导致被Kubernetes驱逐。

解决方案：动态资源调整

resources:
  limits:
    memory: "32Gi"
    cpu: "8"
  requests:
    memory: "16Gi"
    cpu: "4"

同时，我们引入了Horizontal Pod Autoscaler（HPA）来动态调整副本数：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: llm-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: llm-deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

问题二：GPU资源调度冲突 在部署过程中，我们发现多个模型服务会争抢同一节点的GPU资源。通过配置GPU调度器来解决：

nodeSelector:
  kubernetes.io/hostname: node-gpu-01
resources:
  limits:
    nvidia.com/gpu: 1

优化建议：

使用NodeAffinity进行节点亲和性配置
启用PodDisruptionBudget保护关键服务
配置合理的Liveness/Readiness探针

这些实践经验表明，大模型部署需要精细化的资源管理和动态调度策略。

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