大模型服务部署环境隔离实践

大模型服务部署环境隔离实践

在大模型微服务化改造过程中，环境隔离是保障服务稳定性和安全性的重要环节。本文将分享如何通过容器化技术实现大模型服务的环境隔离实践。

隔离方案设计

我们采用Kubernetes命名空间（Namespace）配合资源配额来实现环境隔离：

# 创建独立的命名空间
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: model-dev
  labels:
    environment: development
    team: ai-platform

实施步骤

1. 创建隔离命名空间：

kubectl create namespace model-prod
kubectl create namespace model-test

2. 配置资源配额：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: model-quota
  namespace: model-prod
spec:
  hard:
    requests.cpu: "1"
    requests.memory: 1Gi
    limits.cpu: "2"
    limits.memory: 2Gi

3. 部署隔离服务：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-service
  namespace: model-prod
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: model-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: model-service
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: my-model:v1.0
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"

通过以上方案，实现了开发、测试、生产环境的完全隔离，避免了资源争抢和环境污染问题。