微服务架构下大模型服务部署策略

微服务架构下大模型服务部署策略

在大模型时代，传统的单体应用模式已无法满足业务需求，微服务化改造成为必然趋势。本文将分享基于Kubernetes的大型语言模型服务部署实践。

核心策略

1. 资源隔离：为每个模型服务配置独立的资源配额

   apiVersion: v1
   kind: ResourceQuota
   metadata:
     name: llm-quota
   spec:
     hard:
       requests.cpu: "2"
       requests.memory: 4Gi
       limits.cpu: "4"
       limits.memory: 8Gi
   

2. 弹性伸缩：基于GPU利用率自动扩缩容

   apiVersion: autoscaling/v2
   kind: HorizontalPodAutoscaler
   metadata:
     name: llm-hpa
   spec:
     scaleTargetRef:
       apiVersion: apps/v1
       kind: Deployment
       name: llm-service
     minReplicas: 2
     maxReplicas: 10
     metrics:
     - type: Resource
       resource:
         name: gpu
         target:
           type: Utilization
           averageUtilization: 70
   

3. 健康检查：集成Prometheus监控指标

   livenessProbe:
     httpGet:
       path: /health
       port: 8080
     initialDelaySeconds: 30
     periodSeconds: 10
   readinessProbe:
     httpGet:
       path: /ready
       port: 8080
     initialDelaySeconds: 5
     periodSeconds: 5
   

部署流程

1. 创建命名空间和资源配额
2. 部署模型服务Deployment
3. 配置HPA实现自动扩缩容
4. 集成监控告警机制

通过以上策略，可有效保障大模型服务的稳定运行与资源高效利用。