大模型推理服务的容量规划方法
核心思路
大模型推理服务的容量规划需要基于实际负载特征进行科学估算，而非简单堆砌硬件资源。本文提供一套可复现的容量规划方法论。
关键指标收集
首先需要收集以下核心指标：
# 通过监控系统获取平均请求延迟和吞吐量
wget http://monitoring-server:9090/api/v1/query -d 'query=rate(http_requests_total[5m])'
# 计算每秒请求数(RPS)
# 获取GPU利用率和内存占用率
nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,utilization.memory,memory.used,memory.total -format=csv -l 1
容量计算公式
根据以下公式进行容量规划：
所需GPU数量 = (平均请求时间 × RPS) / (单GPU处理能力)
其中，单GPU处理能力可通过基准测试确定。
实际部署步骤
- 基准测试：使用典型请求负载测试单节点性能
- 容量评估：根据业务峰值流量计算所需资源
- 弹性伸缩：配置Kubernetes HPA自动调整副本数
关键注意事项
- 避免过度设计，导致资源浪费
- 考虑模型推理的批处理能力
- 留有余量应对突发流量
该方法已在多个大模型服务中验证有效，建议按照此流程进行容量规划。
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