基于Kubernetes的大模型容器化部署方案

基于Kubernetes的大模型容器化部署方案

在大模型部署实践中，基于Kubernetes的容器化方案已成为主流选择。本文分享一套可复现的部署方案。

核心架构设计

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: registry.example.com/llama:latest
        resources:
          requests:
            memory: "16Gi"
            cpu: "4"
          limits:
            memory: "32Gi"
            cpu: "8"
        volumeMounts:
        - name: model-volume
          mountPath: /model
      volumes:
      - name: model-volume
        persistentVolumeClaim:
          claimName: model-pvc

关键优化策略

1. 资源配额管理：通过requests/limits精确控制GPU内存分配
2. HPA自动扩缩容：配置基于CPU使用率的水平Pod自动伸缩
3. 存储持久化：使用PersistentVolumeClaim管理模型文件

部署步骤

1. 创建命名空间：kubectl create namespace model-deploy
2. 部署StatefulSet：kubectl apply -f statefulset.yaml
3. 配置Ingress：kubectl apply -f ingress.yaml

该方案已在多个大模型服务中稳定运行，可作为生产环境部署参考。