容器环境下大模型服务的资源调度

容器环境下大模型服务的资源调度

在容器化部署的大模型服务中，合理的资源调度策略对系统性能和成本控制至关重要。本文将结合DevOps实践，分享如何通过Kubernetes进行资源调度优化。

资源请求与限制设置

首先，为大模型服务配置合适的资源请求（requests）和限制（limits）：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: llama3-service
spec:
  containers:
  - name: llama3-container
    image: meta/llama3:latest
    resources:
      requests:
        memory: "8Gi"
        cpu: "2"
      limits:
        memory: "16Gi"
        cpu: "4"

通过节点亲和性优化调度

为避免大模型服务被调度到资源不足的节点，可设置节点亲和性：

affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: node-role.kubernetes.io/gpu
          operator: Exists

实践建议

1. 初期使用默认调度器，观察服务运行情况
2. 通过kubectl top nodes/pods监控资源使用率
3. 根据实际负载调整requests/limits值
4. 定期检查Pod的调度状态：kubectl describe pod <pod-name>

通过以上配置，可以有效提升大模型服务在容器环境中的资源利用效率。