开源大模型部署中的配置管理实践

在开源大模型部署实践中，配置管理是确保模型稳定运行的关键环节。本文将分享一套基于环境变量和配置文件的混合配置管理方案。

配置结构设计

config/
├── base.yaml          # 基础配置
├── dev.yaml           # 开发环境配置
├── prod.yaml          # 生产环境配置
└── config_loader.py   # 配置加载器

核心实现

import yaml
import os
from typing import Dict, Any

class ModelConfig:
    def __init__(self):
        self.env = os.getenv('ENVIRONMENT', 'dev')
        self.config_file = f'config/{self.env}.yaml'
        self._load_config()
    
    def _load_config(self):
        with open(self.config_file, 'r') as f:
            self.config = yaml.safe_load(f)
        
    def get(self, key: str, default=None):
        return self.config.get(key, default)

# 使用示例
config = ModelConfig()
model_path = config.get('model_path')
batch_size = config.get('batch_size', 32)

环境部署脚本

#!/bin/bash
export ENVIRONMENT=prod
export MODEL_PATH=/opt/models/llama-7b
export PORT=8080
python app.py

该方案支持多环境切换，配置变更无需重新打包，有效提升部署效率。