LLM微服务部署中的资源规划方法

在LLM微服务部署中，合理的资源规划是确保系统稳定性和成本效益的关键。本文将分享一套实用的资源规划方法。

核心原则 首先明确LLM服务的资源需求特点：计算密集型、内存消耗大、GPU资源稀缺。建议采用分层资源分配策略。

具体步骤

1. 基准测试：使用nvidia-smi监控GPU占用率，通过kubectl top pods查看CPU/Mem使用率
2. 资源申请配置：在Deployment YAML中设置requests和limits

   resources:
     requests:
       memory: "4Gi"
       cpu: "1000m"
     limits:
       memory: "8Gi"
       cpu: "2000m"
   

3. 动态调整：根据Prometheus监控数据，使用KEDA进行自动扩缩容

实践建议

• 为不同功能模块分配独立的命名空间和资源配额
• 建立资源使用基线，定期评估并优化配置
• 结合服务网格（如Istio）实现细粒度的流量控制

通过这套方法，我们成功将GPU利用率提升至85%，同时避免了资源浪费。