大模型服务资源限制与调度策略调优

在大模型服务治理中，资源限制与调度策略的调优是保障系统稳定性和性能的关键环节。本文将结合开源大模型微服务化改造实践，探讨如何通过合理的资源配置和调度策略来优化服务表现。

资源限制配置

以Kubernetes为例，我们可以通过Resource Limits和Requests来控制大模型服务的CPU和内存使用。以下是一个典型的部署配置示例：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llm-model-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: llm-model
  template:
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: my-llm-model:latest
        resources:
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "500m"
          limits:
            memory: "8Gi"
            cpu: "2000m"

调度策略优化

在调度层面，可以结合节点亲和性、污点容忍等机制实现更精准的资源分配。例如：

affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: node-type
          operator: In
          values: ["gpu-node"]
  tolerations:
  - key: "node-role.kubernetes.io/gpu"
    operator: "Exists"
    effect: "NoSchedule"

监控与调优实践

建议使用Prometheus监控以下关键指标：

1. CPU使用率
2. 内存占用
3. GPU显存使用情况
4. 请求响应时间

通过持续监控和调整资源配置，可以实现大模型服务的稳定运行和资源最大化利用。