大模型服务部署后的稳定性保障

在大模型服务部署后，稳定性保障成为DevOps工程师面临的核心挑战。本文将通过对比传统微服务治理方案与大模型特有治理策略，分享可复现的稳定性保障实践。

问题背景 大模型服务相较于传统应用具有资源消耗大、响应时间长等特点，在部署后容易出现内存溢出、GPU资源争抢等稳定性问题。传统的熔断、降级机制在大模型场景下效果有限。

对比方案分析

1. 传统微服务治理：基于Hystrix的熔断机制，通过设置请求失败阈值来保护服务。但在大模型场景中，单次推理耗时长，容易触发熔断导致正常请求被拒绝。
2. 大模型特有治理：引入资源隔离策略，通过Kubernetes的ResourceQuota和LimitRange控制GPU内存分配，配合Prometheus监控关键指标。

可复现实践步骤：

1. 部署Prometheus监控服务：kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/prometheus-operator/kube-prometheus/main/manifests/prometheus.yaml
2. 配置GPU资源限制：

resources:
  limits:
    nvidia.com/gpu: 1
  requests:
    nvidia.com/gpu: 1

3. 设置监控告警规则，当GPU使用率超过80%时触发告警。

通过以上实践，可以有效提升大模型服务的部署后稳定性。