微服务架构下大模型服务资源限制

在大模型微服务化改造过程中，我们遇到了一个典型的资源限制问题。某次部署中，我们发现大模型推理服务频繁超时，经过排查发现是CPU和内存资源分配不足导致的。

问题复现步骤：

1. 在Kubernetes集群中部署大模型服务，初始资源配置为：cpu: 500m, memory: 1Gi
2. 模拟高并发请求，使用wrk工具进行压力测试
3. 观察到服务响应时间从正常100ms飙升至2000ms以上
4. 查看Pod资源监控，发现CPU使用率经常达到95%以上

解决方案：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llm-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: llm-service
  template:
    spec:
      containers:
      - name: llm-container
        image: my-llm-image:latest
        resources:
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1000m"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2000m"

通过增加资源限制，我们成功解决了服务不稳定问题。建议在大模型微服务治理中，要根据实际负载情况动态调整资源配置，并建立完善的监控告警机制。