容器化部署中的大模型服务资源隔离

在容器化部署环境中，大模型服务的资源隔离是保障系统稳定性和性能的关键环节。本文将围绕Kubernetes环境下的大模型服务资源隔离实践进行深入探讨。

资源请求与限制设置

在部署大模型服务时，首先需要为Pod设置合理的资源请求（requests）和限制（limits）。以一个典型的LLM推理服务为例，可以通过以下YAML配置实现资源隔离：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: llm-inference-pod
spec:
  containers:
  - name: llm-container
    image: my-llm-image:latest
    resources:
      requests:
        memory: "4Gi"
        cpu: "2"
      limits:
        memory: "8Gi"
        cpu: "4"
    ports:
    - containerPort: 8080

资源配额管理

为避免单个命名空间内资源过度使用，建议设置ResourceQuota：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: llm-namespace-quota
spec:
  hard:
    requests.cpu: "4"
    requests.memory: 8Gi
    limits.cpu: "8"
    limits.memory: 16Gi

监控与告警配置

通过Prometheus监控容器资源使用情况，设置关键指标告警：

rule_files:
  - llm-monitoring.yml

groups:
- name: llm-alerts
  rules:
  - alert: HighMemoryUsage
    expr: container_memory_usage_bytes{pod=~"llm.*"} > 7Gi
    for: 5m
    labels:
      severity: page
    annotations:
      summary: "容器内存使用率过高"

复现步骤

1. 创建命名空间：kubectl create namespace llm-ns
2. 应用资源配额：kubectl apply -f quota.yaml
3. 部署服务：kubectl apply -f pod.yaml
4. 配置监控规则：kubectl apply -f monitoring.yaml

通过以上实践，可以有效实现大模型服务的资源隔离与治理。