大模型服务部署后的容量规划

大模型服务部署后的容量规划

在大模型微服务化改造过程中，容量规划是确保系统稳定性和成本控制的关键环节。本文将分享基于实际部署经验的容量规划方法论。

容量规划核心要素

1. 负载评估：通过压测工具模拟真实业务场景，收集QPS、响应时间等关键指标
2. 资源监控：实时监控CPU、内存、GPU使用率等资源消耗情况
3. 弹性伸缩：配置合理的自动扩缩容策略，避免资源浪费

实践步骤

# 1. 部署负载测试工具
helm install load-tester stable/fortio

# 2. 配置压测参数
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: load-test-config
  labels:
    app: load-tester
data:
  config.yaml: |
    requests:
      - name: "model-inference"
        url: "http://model-service:8000/infer"
        qps: 100
        duration: 300s

# 3. 监控配置
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: model-service-monitor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: model-service
  endpoints:
  - port: metrics
    path: /metrics

关键指标监控

• QPS：每秒查询数，反映系统承载能力
• 响应时间：平均响应时间，影响用户体验
• 资源利用率：CPU、内存、GPU使用率

通过持续监控和调整，可以实现大模型服务的高效运行和成本优化。