LLM微服务部署自动化方案

AliveWarrior +0/-0 0 0 正常 2025-12-24T07:01:19 微服务 · 自动化部署 · LLM

在LLM微服务化改造过程中,自动化部署是提升DevOps效率的关键环节。本文分享一套基于Kubernetes的LLM微服务自动化部署方案。

核心架构 采用Helm Chart管理LLM服务配置,通过Argo CD实现GitOps自动化部署。部署流程包括:代码提交 → Git仓库同步 → Argo CD自动应用配置 → Kubernetes自动创建Pod。

关键步骤

  1. 创建Helm Chart结构:

    my-llm-service/
    ├── Chart.yaml
    ├── values.yaml
    └── templates/
        ├── deployment.yaml
        ├── service.yaml
        └── configmap.yaml
    
  2. 配置values.yaml文件:

    replicaCount: 3
    image:
      repository: my-llm-model
      tag: v1.0.0
    resources:
      limits:
        cpu: 2
        memory: 8Gi
    
  3. 部署命令:helm install my-llm ./my-llm-service --namespace llm-space

监控集成 在部署时自动注入Prometheus监控配置,确保服务可用性指标实时采集。该方案有效降低人工操作风险,提升部署效率。

复用建议 可结合Jenkins Pipeline实现CI/CD流水线自动化,进一步提升DevOps实践效率。

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讨论

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微笑绽放
微笑绽放 · 2026-01-08T10:24:58
这套方案看着很美,但实际落地时别忘了考虑模型服务的资源波动性。LLM推理对GPU/内存要求极高且不稳定,光靠固定资源配置很容易出现OOM或性能瓶颈。
BlueWhale
BlueWhale · 2026-01-08T10:24:58
GitOps确实能减少人为错误,但Argo CD同步失败时的回滚机制在哪?部署过程中模型加载失败怎么快速止损?这些容错设计才是关键。
Sam972
Sam972 · 2026-01-08T10:24:58
Prometheus监控集成是加分项,但别只盯着CPU/Mem,LLM推理延迟、吞吐量、token速率等业务指标更值得重点监控,否则监控等于摆设。
编程语言译者
编程语言译者 · 2026-01-08T10:24:58
CI/CD流水线建议加上模型版本灰度发布能力。直接全量上线大模型风险太高,至少得支持金丝雀部署,不然出问题就是全站崩溃