在开源大模型部署过程中，容器化环境配置是关键环节，但也是容易踩坑的环节。本文将结合实际部署经验，分享在使用Docker和Kubernetes部署大模型时遇到的典型问题及解决方案。
环境准备
首先，确保基础环境已安装Docker和kubectl。部署前需检查系统资源是否充足，特别是GPU资源的分配。建议使用NVIDIA Docker Toolkit以支持GPU加速。
# 安装NVIDIA Docker Toolkit
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker
常见问题与解决方案
- GPU资源分配失败：在Kubernetes中，需要正确配置nvidia.com/gpu资源请求。示例部署文件如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: model-pod
spec:
containers:
- name: model-container
image: your-model-image:latest
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
requests:
nvidia.com/gpu: 1
- 镜像拉取失败：建议使用私有仓库或确保网络连通性，配置镜像拉取密钥。
- 内存溢出：在容器中设置合理的内存限制，避免因内存不足导致的OOMKilled错误。
最佳实践
- 使用helm chart进行复杂部署，便于版本控制和复现。
- 定期清理未使用的镜像和Pod，节省资源。
通过以上配置和实践，可有效提升大模型部署的稳定性和效率。
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