大模型微服务部署过程中的资源浪费分析

大模型微服务部署过程中的资源浪费分析

最近在将大模型微服务化改造过程中，遇到了一个典型的资源浪费问题，特此记录踩坑过程。

问题现象

在使用Kubernetes部署大模型服务时，发现Pod启动后CPU和内存使用率远高于预期。通过kubectl top pods观察到，单个模型服务实例占用的资源是预期的3倍以上。

排查过程

首先检查了部署配置：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: model
  template:
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: my-model:v1.0
        resources:
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1000m"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2000m"

然后通过kubectl describe pod发现：

• 容器启动时会加载整个模型到内存中，但配置的limit设置过低
• 大模型推理需要临时文件缓存，没有合理配置持久化存储

修复方案

1. 调整资源限制：根据实际测试，将内存限制提升至8Gi
2. 添加持久化卷：

      volumes:
      - name: model-cache
        emptyDir: {}

3. 优化启动参数：设置合理的JVM堆内存大小

经验总结

• 大模型服务部署前必须进行充分的性能测试
• 资源配置需要预留充足的缓冲空间
• 建议使用Prometheus监控关键指标，及时发现资源瓶颈