深度学习推理服务稳定性保障措施总结

在大模型推理服务的生产环境中，稳定性是核心指标之一。本文从系统架构、监控告警、资源管理三个维度总结保障措施。

1. 系统架构层面

采用负载均衡+熔断机制的设计模式：

from flask import Flask
from flask_limiter import Limiter
import time

app = Flask(__name__)
limiter = Limiter(app, key_func=lambda: request.remote_addr)

@app.route('/predict')
@limiter.limit("100 per minute")
def predict():
    # 预测逻辑
    return {'result': model.predict(input_data)}

2. 监控告警体系

建立关键指标监控：

• 响应时间 > 500ms
• 错误率 > 1%
• GPU利用率 > 90%

配置Prometheus+Grafana监控面板，设置阈值告警。

3. 资源管理策略

使用Docker容器化部署，配合Kubernetes的HPA自动扩缩容：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: model-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: model-deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

定期执行内存泄漏检测和GPU显存监控，确保长期稳定运行。