微服务环境下大模型服务容量规划

微服务环境下大模型服务容量规划踩坑记录

最近在为一个大模型微服务项目做容量规划，踩了不少坑，分享一下经验教训。

问题背景

我们把原本单体的大模型服务拆分成多个微服务，包括文本生成、图像识别、语音处理等。初期规划时，我们按照传统服务的流量模式进行容量评估。

核心踩坑点

1. 忽视了大模型推理的特殊性

# 错误的容量评估方式
# 基于QPS的传统估算
qps = 1000
memory_per_request = 2GB  # 假设值

实际发现，大模型推理内存占用是动态的，而且存在峰值波动。

正确做法：

import psutil
import time

def monitor_memory_usage():
    process = psutil.Process()
    while True:
        memory_mb = process.memory_info().rss / 1024 / 1024
        print(f"当前内存使用: {memory_mb:.2f} MB")
        time.sleep(1)

2. 没有考虑并发处理能力 通过压测发现，单个服务实例在高并发下会因为GPU内存不足而崩溃。

实践方案

1. 建立监控告警机制
2. 设置合理的资源限制和请求队列长度
3. 使用动态扩缩容策略
4. 做好容量预测模型

建议DevOps工程师重点关注服务监控指标，不要过度拆分，确保微服务治理的有效性。