LLM微服务治理的持续改进机制

LLM微服务治理的持续改进机制踩坑记录

最近在实践LLM微服务化改造过程中，发现治理机制的持续改进是关键瓶颈。本文记录了我们在实践中遇到的问题和解决方案。

问题背景

我们尝试将大语言模型拆分为多个微服务，但发现服务间调用延迟高、资源利用率低。通过Prometheus监控发现，模型推理服务存在大量并发阻塞。

解决方案与复现步骤

1. 首先配置服务健康检查：

health:
  endpoint: /health
  timeout: 5s

2. 增加熔断器机制：

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, max=10))
def call_model_service(prompt):
    return model.predict(prompt)

3. 实现自动扩容策略：

autoscaling:
  target_cpu_utilization: 70%
  min_replicas: 2
  max_replicas: 10

经验总结

持续改进机制必须包含自动化监控、快速响应和弹性伸缩，这样才能真正实现LLM微服务的稳定治理。