大模型服务部署环境配置最佳实践
在大模型微服务化改造过程中，部署环境的配置直接影响着服务的稳定性和可维护性。本文将分享一套经过验证的环境配置最佳实践。
环境隔离与资源配置
首先，建议为不同环境（开发、测试、预发布、生产）建立独立的命名空间或资源组。使用Kubernetes时，可以采用如下配置：
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
name: model-dev-quota
spec:
hard:
requests.cpu: "1"
requests.memory: 2Gi
limits.cpu: "2"
limits.memory: 4Gi
监控指标配置
配置关键监控指标，包括CPU使用率、内存占用、网络延迟等：
import psutil
import time
def monitor_model_service():
while True:
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
memory_info = psutil.virtual_memory()
print(f"CPU: {cpu_percent}%, Memory: {memory_info.percent}%")
time.sleep(30)
容器化部署建议
推荐使用Dockerfile进行标准化构建，确保环境一致性：
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0"]
通过以上配置，可以有效提升大模型服务的部署稳定性和可维护性。
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