大模型部署中的服务发现机制

大模型部署中的服务发现机制

在大模型部署场景中，服务发现是确保系统高可用性和负载均衡的关键组件。本文将介绍如何在生产环境中实现可靠的服务发现机制。

核心问题

当部署多个大模型服务实例时，客户端如何动态发现并路由到可用的服务节点？这在模型推理服务中尤为关键。

解决方案：基于Consul的服务发现

1. 部署Consul服务注册中心

# Docker方式部署consul
 docker run -d --name=consul \
   -p 8500:8500 \
   -p 8600:8600 \
   consul agent -dev -client=0.0.0.0

2. 模型服务注册代码

import requests
import json
import time
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

# 服务注册到Consul
def register_service():
    consul_url = "http://localhost:8500/v1/agent/service/register"
    service_config = {
        "ID": "model-service-1",
        "Name": "model-inference",
        "Address": "127.0.0.1",
        "Port": 5000,
        "Check": {
            "HTTP": "http://localhost:5000/health",
            "Interval": "10s"
        }
    }
    
    response = requests.put(consul_url, data=json.dumps(service_config))
    print(f"Registration status: {response.status_code}")

@app.route('/health')
def health_check():
    return {'status': 'healthy'}

if __name__ == '__main__':
    register_service()
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

3. 客户端服务发现

import requests
import time

# 服务发现
def discover_services():
    consul_url = "http://localhost:8500/v1/health/service/model-inference"
    response = requests.get(consul_url)
    services = response.json()
    
    # 返回可用节点列表
    available_nodes = [
        f"{service['Service']['Address']}:{service['Service']['Port']}"
        for service in services
        if service['Checks'][0]['Status'] == 'passing'
    ]
    return available_nodes

最佳实践

• 健康检查频率：建议设置为10-30秒，避免频繁检查影响性能
• 超时配置：客户端应设置合理的请求超时时间（如5秒）
• 负载均衡策略：可采用轮询或随机选择可用节点

该方案已在多个生产环境验证，能有效支持大模型服务的弹性扩展和高可用部署。