基于Docker的大模型服务部署踩坑记录
在大模型微服务化改造过程中，我们尝试将大型语言模型容器化部署到Kubernetes集群中。然而，在实际操作过程中遇到了多个问题。
环境准备
首先，使用Dockerfile构建模型镜像：
FROM nvidia/cuda:11.8-runtime-ubuntu20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
COPY requirements.txt .
RUN pip3 install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python3", "app.py"]
遇到的问题及解决方案
问题1：GPU资源分配异常 在部署时发现容器内无法访问GPU，通过检查发现缺少NVIDIA Container Toolkit配置。解决方法是确保Docker守护进程启用了nvidia-container-runtime。
问题2：内存溢出 模型加载时出现OOM错误，通过调整Docker运行参数限制内存使用量：
docker run --gpus all --memory=16g --memory-swap=18g model-image
问题3：服务启动失败 容器启动后服务无法正常监听端口。通过添加健康检查和调整启动脚本解决：
healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8000/health"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
这些问题的解决为后续大规模模型微服务部署提供了宝贵经验。
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