开源大模型部署中的自动化运维

开源大模型部署中的自动化运维

在开源大模型的生产环境中，自动化运维是保障系统稳定性和高效性的关键。本文将分享一套基于Docker和Kubernetes的自动化部署与监控方案。

核心架构

[CI/CD Pipeline] --> [Docker Build] --> [Helm Chart] --> [K8s Deployment]

自动化部署流程

1. 构建Docker镜像

FROM nvidia/cuda:11.8-runtime-ubuntu20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . /app
WORKDIR /app
CMD ["python", "main.py"]

2. Helm部署配置

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llama-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: llama
  template:
    spec:
      containers:
      - name: llama
        image: your-registry/llama-model:latest
        resources:
          requests:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2"
          limits:
            memory: "8Gi"
            cpu: "4"

3. Prometheus监控集成

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: llama-monitor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: llama
  endpoints:
  - port: http
    path: /metrics

最佳实践

• 使用GitOps管理配置文件
• 配置自动扩缩容策略
• 定期进行健康检查和日志聚合

通过这套方案，可实现大模型服务的快速部署、弹性伸缩和稳定运行。