容器编排平台的大模型服务管理

容器编排平台的大模型服务管理踩坑记录

最近在尝试将大模型服务部署到Kubernetes集群中，发现了不少坑。分享一下我的实践过程。

问题背景

原本计划使用HuggingFace的transformers库来部署一个大型语言模型服务，但在容器化过程中遇到了资源限制和调度问题。

复现步骤

1. 首先创建Deployment配置：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llama-model
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: llama-model
  template:
    metadata:
      labels:
        app: llama-model
    spec:
      containers:
      - name: model-server
        image: my-llama-image:latest
        resources:
          requests:
            memory: "8Gi"
            cpu: "2"
          limits:
            memory: "16Gi"
            cpu: "4"

2. 配置Service暴露服务：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: llama-service
spec:
  selector:
    app: llama-model
  ports:
    - port: 8080
      targetPort: 8080

3. 部署后发现Pod启动失败，查看日志显示内存不足。

解决方案

通过调整资源请求和限制，并添加了节点亲和性配置：

affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: node-type
          operator: In
          values: [gpu-node]

总结

在容器化大模型服务时，需要特别注意资源规划和调度策略。建议使用Prometheus监控服务状态，并结合Helm Chart进行版本管理。