LLM微服务部署环境隔离实践

在大模型微服务化改造过程中，环境隔离是保障系统稳定性和可维护性的关键环节。本文将分享LLM微服务部署环境隔离的实践方案。

环境隔离策略

1. 基于命名空间的Kubernetes隔离

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: llm-dev
---
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: llm-test
---
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: llm-prod

2. 配置管理隔离

通过Helm Chart实现不同环境的配置差异化：

# values-dev.yaml
replicaCount: 2
resources:
  requests:
    memory: "512Mi"
    cpu: "250m"
  limits:
    memory: "1Gi"
    cpu: "500m"

3. 监控指标隔离

部署Prometheus监控规则，针对不同环境设置独立的告警阈值：

# prometheus-rules.yaml
rules:
- alert: HighMemoryUsage
  expr: container_memory_usage_bytes{namespace="llm-dev"} > 1000000000
  for: 5m
  labels:
    severity: warning

实践建议

• 建议使用GitOps方式管理环境配置
• 定期清理测试环境资源避免浪费
• 建立环境变更审批流程确保稳定性

通过以上实践，我们成功实现了LLM微服务在不同环境下的有效隔离，既保证了开发效率，又维护了生产环境的稳定运行。