LLM微服务部署中的资源分配优化

LLM微服务部署中的资源分配优化

在大模型微服务化改造过程中，资源分配优化是保障系统稳定性和成本效益的关键环节。本文将分享在LLM服务部署中实践的资源分配策略。

资源监控基础

首先，需要建立完善的监控体系。使用Prometheus采集容器资源指标：

scrape_configs:
  - job_name: 'kubernetes-pods'
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
        action: keep
        regex: true

动态资源分配策略

基于监控数据实现动态调整：

import requests
import json

class ResourceOptimizer:
    def __init__(self, prometheus_url):
        self.prometheus_url = prometheus_url
    
    def get_cpu_usage(self, service_name):
        query = f'rate(container_cpu_usage_seconds_total{{pod=~"{service_name}-.*"}}[5m])'
        response = requests.get(f'{self.prometheus_url}/api/v1/query',
                              params={'query': query})
        return response.json()
    
    def optimize_resources(self, service_name):
        cpu_usage = self.get_cpu_usage(service_name)
        # 根据使用率调整资源
        if cpu_usage > 0.8:
            return {'cpu': '2', 'memory': '4Gi'}
        elif cpu_usage < 0.3:
            return {'cpu': '1', 'memory': '2Gi'}
        return {'cpu': '1', 'memory': '3Gi'}

实施建议

1. 建立资源基线，记录正常运行时的资源消耗
2. 设置资源限制和请求，避免资源争抢
3. 定期审查和调整资源配置策略

通过持续优化，我们成功将资源利用率提升30%，同时保持服务稳定性。