大模型服务资源使用效率提升

在大模型服务的微服务化改造过程中，资源使用效率的提升是DevOps工程师关注的核心问题。本文将通过对比传统单体架构与微服务架构下的资源监控策略，分享实际可复现的优化方案。

资源监控对比分析

传统单体架构下，资源使用情况往往难以精确追踪。而微服务架构则提供了更细粒度的监控能力。我们可以通过Prometheus + Grafana组合进行资源使用效率监控：

# prometheus.yml 配置示例
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'

实际优化方案

1. CPU资源优化：通过分析模型推理过程中的CPU使用率，我们可以识别出瓶颈环节。使用以下代码进行资源采样：

import psutil
import time

def monitor_cpu_usage():
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    print(f'CPU使用率: {cpu_percent}%')

2. 内存管理优化：设置合理的内存阈值，避免服务因内存溢出而崩溃。
3. 容器资源限制：在Kubernetes中为模型服务设置资源请求和限制：

resources:
  requests:
    memory: "64Mi"
    cpu: "250m"
  limits:
    memory: "128Mi"
    cpu: "500m"

通过以上实践，我们能够显著提升大模型服务的资源使用效率，实现更稳定的微服务治理。