LLM微服务部署环境的自动化搭建

LLM微服务部署环境的自动化搭建踩坑记录

最近在为LLM微服务化改造项目搭建测试环境时，尝试了自动化部署方案，结果踩了不少坑。

环境准备

首先需要准备一个基础的Kubernetes集群，我使用的是minikube进行本地测试。确保kubectl和helm都已正确安装。

# 安装必要工具
sudo apt update
sudo apt install -y kubectl helm

# 启动minikube集群
minikube start --driver=docker

核心部署脚本

我编写了一个自动化脚本来部署LLM服务：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llm-model-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: llm-model
  template:
    metadata:
      labels:
        app: llm-model
    spec:
      containers:
      - name: llm-container
        image: my-llm-image:v1.0
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "500m"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "1000m"

遇到的问题

1. 资源限制设置错误：最初将requests设置为0，导致Pod调度异常
2. 网络策略冲突：未配置networkPolicy导致服务间通信失败
3. 监控集成缺失：缺少Prometheus监控配置，无法实时观测服务状态

解决方案

1. 合理设置资源请求和限制
2. 添加适当的网络策略
3. 集成Prometheus Operator进行监控

建议在生产环境前一定要做好充分测试。