大模型服务架构演进路径分析

大模型服务架构演进路径分析

大模型服务架构的演进经历了从单体部署到分布式微服务，再到云原生容器化平台的完整历程。本文将基于实际部署经验，梳理关键演进节点。

第一阶段：单体架构（2020-2022）

早期大模型服务多采用单体架构，所有功能模块集成在一个进程中运行。典型部署方式为：

# 传统部署方式
python app.py --model-path /path/to/model --port 8000

此阶段存在扩展性差、容错能力弱等问题。

第二阶段：微服务拆分（2022-2023）

通过服务化改造，将模型推理、缓存、负载均衡等模块独立部署。关键优化点包括：

# Docker Compose 示例
version: '3'
services:
  model-server:
    image: model-service:v1.0
    ports:
      - "8000:8000"
  cache-service:
    image: redis:6.2
    ports:
      - "6379:6379"

第三阶段：云原生演进（2023至今）

采用Kubernetes部署，结合HPA实现自动扩缩容。核心配置文件：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: model-server
  template:
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: model-service:v1.0
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "500m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "1000m"

实际部署建议：从单体到微服务的演进需要循序渐进，避免一次性重构导致的风险。