LLM微服务资源调度优化策略

在大模型微服务化改造过程中，资源调度优化是保障系统稳定性和性能的关键环节。本文将分享一套基于Prometheus和Kubernetes的资源调度优化实践。

核心问题

传统资源分配方式容易导致资源浪费或服务降级，特别是在LLM推理场景下，不同模型对GPU内存需求差异巨大。

优化策略

1. 基于指标的自动扩缩容

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

2. GPU资源预留与调度

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: llm-inference-pod
spec:
  containers:
  - name: model-container
    image: llm-model:v1
    resources:
      requests:
        nvidia.com/gpu: 1
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1

3. 监控告警配置

通过Prometheus查询表达式监控资源使用率：

sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!=""}[5m])) by (container, pod) > 0.8

实施建议

先在测试环境验证调度策略
建立资源使用基线数据
定期评估并调整调度参数

该方案已在多个LLM微服务场景中验证，有效提升了资源利用率和系统稳定性。

Charlie683 · 2026-01-08T10:24:58

实际部署中要注意GPU资源的显存占用波动，建议结合模型推理耗时做动态调度，而不是单纯依赖CPU利用率。

BoldQuincy · 2026-01-08T10:24:58

Prometheus监控要提前埋点，尤其是模型推理延迟和GPU使用率的关联分析，这对调优很关键。

FunnyPiper · 2026-01-08T10:24:58

扩缩容策略的阈值设置需要根据业务场景迭代，比如高峰时段可适当提高触发条件避免频繁伸缩影响稳定性。

FreeIron · 2026-01-08T10:24:58

建议引入资源亲和性调度（node affinity）配合GPU预留，避免因节点资源不足导致的Pod调度失败问题。

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