LLM服务架构演进记录：从单体到微服务的改造实践
背景
我们团队在部署大语言模型服务时，最初采用了单体架构，将模型推理、缓存、路由等功能全部集成在一个服务中。随着业务量增长，系统开始出现性能瓶颈和扩展性问题。
问题复现步骤
- 单体架构部署：使用FastAPI + Transformers库直接部署
from fastapi import FastAPI
from transformers import pipeline
app = FastAPI()
model = pipeline("text-generation", model="gpt2")
@app.post("/generate")
def generate(text: str):
return model(text, max_length=50)
- 性能瓶颈测试：使用Locust进行压力测试，发现QPS只有150左右
改造过程
我们采用微服务架构，将系统拆分为以下服务：
1. API网关层：使用Nginx + Traefik作为负载均衡和路由 2. 模型服务层：每个模型独立部署，使用gRPC通信 3. 缓存层：Redis集群处理热点数据缓存
核心改造代码示例
# 模型服务微服务
import grpc
from concurrent import futures
import model_pb2_grpc
class ModelService(model_pb2_grpc.ModelServicer):
def Generate(self, request, context):
# 调用本地模型推理
result = self.model(request.prompt)
return model_pb2.Response(text=result[0]['generated_text'])
实施效果
- QPS从150提升至800
- 响应时间从300ms降低到120ms
- 系统可扩展性大幅提升，支持水平扩展
经验总结
微服务架构虽然增加了系统复杂度，但在大模型场景下是必要的架构演进方向。关键是要做好服务拆分粒度和通信优化。
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