大模型服务部署环境配置
在开源大模型微服务治理中，正确的环境配置是确保服务稳定运行的基础。本文将详细介绍大模型服务的部署环境配置方法。
环境准备
首先需要准备以下环境：
- Docker环境（推荐版本20.10+）
- Kubernetes集群（推荐版本1.20+）
- Helm 3.x包管理工具
配置步骤
- 创建命名空间
kubectl create namespace llm-serving
- 配置存储卷
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: model-storage
spec:
accessModes: [ "ReadWriteMany" ]
resources:
requests:
storage: 100Gi
- 部署模型服务
helm repo add llm https://your-helm-repo.com
helm install model-service llm/model-service --namespace llm-serving
- 环境变量配置
env:
- name: MODEL_PATH
value: "/models"
- name: PORT
value: "8080"
监控配置
建议启用Prometheus监控，通过以下配置收集服务指标：
prometheus:
enabled: true
serviceMonitor:
enabled: true
以上配置确保了大模型服务在生产环境中的稳定部署和可观测性。
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