微服务架构下大模型服务迁移方案

微服务架构下大模型服务迁移方案

在AI时代，大模型服务的微服务化改造已成为DevOps工程师的重要课题。本文将分享一个可复现的大模型服务迁移方案。

迁移策略

采用渐进式迁移而非一次性替换，通过服务网格实现平滑过渡。首先将大模型服务封装为独立微服务，使用Kubernetes Deployment管理，并配置适当的资源限制和弹性伸缩策略。

核心步骤

1. 服务拆分：将原有单体大模型服务按功能模块拆分为独立服务，如推理服务、训练服务、模型管理服务等
2. 容器化部署：使用Dockerfile构建镜像，通过Helm Chart进行部署管理
3. 监控集成：集成Prometheus和Grafana，添加自定义指标收集点

代码示例

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

监控配置

建议添加以下关键指标：

• 模型推理延迟
• 服务响应时间
• 资源使用率
• 错误率统计

此方案已在多个生产环境中验证，可有效降低迁移风险，提升系统稳定性。