微服务环境下大模型服务容量评估

在大模型微服务化改造过程中，容量评估是确保系统稳定性的关键环节。本文基于实际项目经验，分享一套可复现的容量评估方法。

评估流程

1. 负载模拟：使用locust工具构造真实用户请求模式

   locust -f load_test.py --host=http://model-service:8080
   

2. 资源监控：通过Prometheus采集CPU、内存、GPU使用率

   scrape_configs:
     - job_name: 'model-service'
       static_configs:
         - targets: ['localhost:9090']
   

3. 性能基准测试：在不同并发下测试响应时间与错误率

关键指标

• 平均响应时间 < 2s
• 错误率 < 0.1%
• CPU使用率 < 80%
• GPU内存使用率 < 90%

通过持续监控和压力测试，我们成功将单节点容量提升30%，为后续服务扩容提供了可靠数据支撑。