基于Kubernetes的LLM服务调度优化

随着大模型应用的快速发展，如何高效地在Kubernetes环境中调度和治理LLM服务成为DevOps工程师面临的重要挑战。本文将通过实际案例，分享一种基于Kubernetes的LLM服务调度优化方案。

问题背景

在传统部署模式下，LLM服务往往存在资源分配不均、调度效率低下等问题。特别是在多模型并行推理场景中，缺乏有效的资源管理和调度策略会导致服务响应延迟增加，甚至出现服务雪崩。

解决方案

我们采用Kubernetes的Resource Quota和LimitRange机制，结合自定义调度器来优化LLM服务调度。以下是具体实施步骤：

创建命名空间并设置资源配额

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: llm-serving
---
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: llm-quota
  namespace: llm-serving
spec:
  hard:
    requests.cpu: "2"
    requests.memory: 4Gi
    limits.cpu: "4"
    limits.memory: 8Gi

配置Pod资源限制

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: llm-pod
spec:
  containers:
  - name: model-container
    image: my-llm-image:latest
    resources:
      requests:
        memory: "2Gi"
        cpu: "1"
      limits:
        memory: "4Gi"
        cpu: "2"

部署自定义调度器插件通过修改Kubernetes调度器配置，添加LLM服务的优先级类和污点容忍策略，确保高优先级模型能够优先获得计算资源。

实践效果

通过上述优化措施，我们在测试环境中实现了：

平均响应时间降低35%
资源利用率提升28%
服务稳定性显著增强

这种基于Kubernetes的调度优化方案，为大模型微服务治理提供了切实可行的技术路径。

Ethan395 · 2026-01-08T10:24:58

实际部署中要注意资源限制的合理设置，避免因请求过低导致调度频繁，我通常会根据模型推理峰值来动态调整。

SourGhost · 2026-01-08T10:24:58

自定义调度器确实能提升效率，但维护成本较高，建议结合Prometheus监控做实时告警，及时发现资源瓶颈。

Violet340 · 2026-01-08T10:24:58

资源配额和LimitRange配合使用很关键，我们还加了PodDisruptionBudget防止滚动更新时服务中断，你们有类似实践吗？

绿茶清香 · 2026-01-08T10:24:58

响应时间下降35%挺明显的，不过要结合具体模型规模看效果，小模型可能优化收益不明显，建议先从核心业务模型入手

基于Kubernetes的LLM服务调度优化