基于K8s的大模型服务部署策略

基于K8s的大模型服务部署策略

在大模型微服务化改造过程中，如何高效地将大模型服务部署到Kubernetes集群中是一个关键问题。本文将分享一种实用的部署策略，帮助DevOps工程师更好地治理大模型服务。

部署架构设计

首先，我们采用StatefulSet来部署大模型服务，确保服务的稳定性和持久性。同时，配置合适的资源请求和限制，避免资源争抢。

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: llama-model
spec:
  serviceName: "llama-service"
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: llama-model
  template:
    metadata:
      labels:
        app: llama-model
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: llama-model:latest
        resources:
          requests:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2"
          limits:
            memory: "8Gi"
            cpu: "4"

监控与治理

通过配置Prometheus监控指标，可以实时跟踪模型服务的性能表现。在部署时添加探针确保服务健康状态。

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10
readinessProbe:
  httpGet:
    path: /ready
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 5

部署步骤

1. 创建命名空间：kubectl create namespace model-ns
2. 应用部署配置：kubectl apply -f deployment.yaml
3. 检查Pod状态：kubectl get pods -n model-ns
4. 配置服务暴露：kubectl expose deployment llama-model --port=8080

通过以上策略，可以有效实现大模型服务的稳定部署与监控，为后续的微服务治理奠定基础。