微服务架构下大模型服务资源调度

微服务架构下大模型服务资源调度

在大模型微服务化改造过程中，资源调度是确保服务稳定运行的关键环节。本文将分享基于Kubernetes的资源调度实践。

核心问题

大模型服务通常需要大量GPU资源，如何在多租户环境下合理分配和调度这些资源？

解决方案

通过配置ResourceQuota和LimitRange实现资源控制：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: model-quota
spec:
  hard:
    requests.cpu: "2"
    requests.memory: 4Gi
    limits.cpu: "4"
    limits.memory: 8Gi
    requests.nvidia.com/gpu: 1
---
apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: model-limits
spec:
  limits:
  - default:
      cpu: 500m
      memory: 512Mi
    defaultRequest:
      cpu: 200m
      memory: 256Mi
    max:
      cpu: 2
      memory: 4Gi
    min:
      cpu: 100m
      memory: 128Mi

监控实践

配置Prometheus监控指标：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: model-service-monitor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: model-service
  endpoints:
  - port: http-metrics
    path: /metrics
    interval: 30s

复现步骤

1. 部署ResourceQuota和LimitRange资源
2. 配置服务的资源请求和限制
3. 部署Prometheus监控配置
4. 查看资源使用情况

通过以上实践，可有效管理大模型微服务的资源调度，提升整体系统稳定性。