分布式推理系统部署经验：从本地环境到生产集群部署

分布式推理系统部署经验：从本地环境到生产集群部署

在大模型推理系统部署过程中，我们经历了从本地测试环境到生产集群的完整迁移过程。本文分享一些关键的架构决策和实践方法。

本地环境搭建

首先，在本地环境中使用Docker Compose快速搭建测试环境：

version: '3.8'
services:
  model-server:
    image: your-model-server:latest
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - MODEL_PATH=/models
      - PORT=8000
    volumes:
      - ./models:/models

生产集群部署

生产环境采用Kubernetes部署，关键配置如下：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: model-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: model-server
    spec:
      containers:
      - name: model-server
        image: your-model-server:latest
        ports:
        - containerPort: 8000
        resources:
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1000m"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2000m"

关键优化点

1. 模型量化：通过TensorRT将FP32模型转换为INT8，推理性能提升约40%
2. 负载均衡：使用Nginx + Consul实现服务发现和负载分发
3. 缓存策略：Redis缓存热门请求结果，降低重复计算开销

部署时建议先在测试环境验证模型兼容性，再逐步迁移至生产环境。