LLM微服务架构设计中的数据流处理

LLM微服务架构设计中的数据流处理

在大模型微服务化改造过程中，数据流处理是核心环节。本文将分享一个基于Kafka的LLM数据流处理方案。

架构概览

[原始数据] → [Kafka Topic] → [数据预处理服务] → [模型推理服务] → [结果聚合服务]

核心实现步骤

1. Kafka主题配置

kafka-topics.sh --create --topic llm-input --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 3 --replication-factor 1
kafka-topics.sh --create --topic llm-output --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 3 --replication-factor 1

2. 数据预处理服务

from kafka import KafkaConsumer
import json

consumer = KafkaConsumer(
    'llm-input',
    bootstrap_servers=['localhost:9092'],
    value_deserializer=lambda x: json.loads(x.decode('utf-8'))
)

for message in consumer:
    # 数据清洗和格式化
    processed_data = preprocess(message.value)
    # 发送到下一个服务
    producer.send('llm-processing', value=processed_data)

3. 监控指标 建议配置以下监控：

• Kafka消息积压量
• 服务响应延迟
• 错误率统计

该方案适用于需要实时处理大模型请求的场景，确保数据流的稳定性和可扩展性。