大模型服务部署过程中的问题排查
最近在将大模型微服务化改造过程中遇到了一些棘手的问题，特此记录一下排查过程。
问题现象
在使用Docker Compose部署大模型服务时，容器启动后出现内存溢出（OOMKilled）问题。通过docker logs查看日志发现模型加载阶段直接崩溃。
排查步骤
- 检查资源配置：
version: '3.8'
services:
model-service:
image: my-model:latest
deploy:
resources:
limits:
memory: 4G
reservations:
memory: 2G
-
验证模型加载：在本地测试发现单个模型文件需要约3.5G内存才能完全加载。问题出现在容器资源限制过低。
-
调整部署配置：
# 修改docker-compose.yml中的资源配置
memory: 8G
根本原因
由于大模型服务对内存要求极高，而默认的资源限制设置过低，导致容器在加载模型时被系统强制终止。
解决方案
建议在部署大模型微服务时，根据实际模型大小合理分配容器资源，并配合Prometheus监控服务的内存指标进行实时监控。同时建立服务健康检查机制，确保及时发现并处理资源不足问题。
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