容器化大模型服务的资源限制配置

容器化大模型服务的资源限制配置

在容器化大模型服务部署中，合理的资源限制配置是保障系统稳定性和资源公平分配的关键。本文将分享在Kubernetes环境中对大模型服务进行CPU和内存限制的实践方法。

资源限制配置示例

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llama3-deployment
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: llama3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: llama3
    spec:
      containers:
      - name: llama3-container
        image: meta/llama3:latest
        resources:
          requests:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2"
          limits:
            memory: "8Gi"
            cpu: "4"
        ports:
        - containerPort: 8000

关键配置说明

• requests: 容器启动时保证的最小资源
• limits: 容器可以使用的最大资源

监控与调优

通过Prometheus监控容器资源使用情况，建议设置以下告警：

1. 内存使用率超过80%时触发告警
2. CPU使用率持续超过90%时进行扩容

复现步骤

1. 创建上述Deployment YAML文件
2. 执行 kubectl apply -f deployment.yaml
3. 查看Pod状态：kubectl get pods
4. 监控资源使用：kubectl top pods

此配置方式可有效防止大模型服务资源耗尽，确保服务稳定性。