大模型服务部署验证流程

大模型服务部署验证流程

在大模型微服务化改造过程中，部署验证是确保服务稳定性和性能的关键环节。本文将分享一个完整的验证流程，帮助DevOps工程师快速构建可靠的部署验证体系。

验证流程概览

1. 环境准备：确保测试环境与生产环境配置一致
2. 服务部署：使用Kubernetes部署大模型服务
3. 功能验证：基础接口调用测试
4. 性能测试：负载压力测试
5. 监控告警：关键指标监控和异常检测

具体操作步骤

1. 部署配置文件 (deployment.yaml)

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: llama-model:v1.0
        ports:
        - containerPort: 8000
        resources:
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "500m"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2000m"

2. 验证脚本 (verify.sh)

#!/bin/bash
# 等待服务就绪
kubectl rollout status deployment/llama-deployment

# 检查Pod状态
kubectl get pods -l app=llama

# 基础接口测试
response=$(curl -s http://localhost:8000/health)
if [[ $response == *"healthy"* ]]; then
  echo "✅ 服务健康检查通过"
else
  echo "❌ 服务健康检查失败"
  exit 1
fi

# 性能测试
ab -n 100 -c 10 http://localhost:8000/generate > perf_result.txt

3. 监控集成

使用Prometheus和Grafana监控关键指标，包括CPU使用率、内存占用、QPS等，确保部署后服务稳定运行。

该验证流程可有效减少部署风险，提高大模型服务的可靠性。