LLM微服务部署的运维最佳实践

LLM微服务部署的运维最佳实践

在大模型微服务化改造浪潮中，如何实现稳定高效的部署与治理成为DevOps工程师的核心挑战。本文将结合实际案例，分享LLM微服务部署的运维最佳实践。

1. 部署策略对比

传统单体部署 vs 微服务部署

• 单体部署：简单直接，但扩展性差
• 微服务部署：可独立部署、扩缩容，但复杂度提升

2. 核心实践方案

基于Kubernetes的部署

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llm-model-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: llm-model
  template:
    metadata:
      labels:
        app: llm-model
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: my-llm-image:latest
        ports:
        - containerPort: 8000
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"

健康检查配置

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 8000
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10
readinessProbe:
  httpGet:
    path: /ready
    port: 8000
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 5

3. 监控与日志实践

通过Prometheus和Grafana实现指标监控，重点关注GPU利用率、内存占用、请求延迟等关键指标。使用ELK栈进行日志收集分析。

4. 总结

微服务化部署需要在灵活性与复杂度间找到平衡点，建议从核心服务开始逐步拆分，同时建立完善的监控体系。