基于Kubernetes的大模型训练作业自动扩缩容实践

基于Kubernetes的大模型训练作业自动扩缩容实践

在大模型训练场景中，资源利用率和成本控制是核心挑战。本文分享一个基于Kubernetes的自动扩缩容解决方案，通过HPA（Horizontal Pod Autoscaler）结合自定义指标实现智能资源调度。\n

核心思路

首先需要监控训练作业的关键指标：GPU利用率、内存占用率、训练进度等。我们采用Prometheus采集这些指标，并通过Kubernetes Metrics Server暴露给HPA组件。

实施步骤

1. 创建自定义指标适配器

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: model-training-monitor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: model-training
  endpoints:
  - port: metrics
    interval: 30s

2. 配置HPA策略

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: model-training-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: model-training-deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80

3. 训练作业配置

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-training-deployment
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: model-training
  template:
    spec:
      containers:
      - name: trainer
        image: model-trainer:v1.0
        resources:
          requests:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2"
            nvidia.com/gpu: 1
          limits:
            memory: "8Gi"
            cpu: "4"
            nvidia.com/gpu: 1

通过上述配置，当训练作业负载增加时，Kubernetes会自动扩展Pod数量；当负载下降时则自动缩容，有效平衡了计算资源利用率和训练成本。此方案已在多个大模型训练项目中验证可用性。

注意：实际部署时需根据具体模型训练特点调整指标阈值，避免频繁扩缩容影响训练稳定性。