容器环境下的大模型服务性能调优

容器环境下的大模型服务性能调优

随着大模型服务的广泛应用，容器化部署已成为主流趋势。本文将分享在Kubernetes环境下对大模型服务进行性能调优的实战经验。

环境准备

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: model-pod
spec:
  containers:
  - name: model-container
    image: my-model:latest
    resources:
      requests:
        memory: "2Gi"
        cpu: "1000m"
      limits:
        memory: "4Gi"
        cpu: "2000m"

关键调优步骤

1. 资源限制设置：根据模型推理需求合理分配CPU和内存，避免资源争抢。

2. 启动探针优化：

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10

3. 水平扩展配置：

autoscaling/v2beta2 HorizontalPodAutoscaler
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: model-deployment
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

通过以上配置，可有效提升大模型服务在容器环境下的稳定性和响应性能。