大模型服务部署过程中的质量控制

大模型服务部署过程中的质量控制

在大模型微服务化改造过程中，部署阶段的质量控制至关重要。本文将分享一套完整的质量控制实践方案，帮助DevOps工程师确保大模型服务的稳定部署。

核心质量控制步骤

1. 部署前检查清单

# 检查依赖服务状态
kubectl get pods -n model-namespace | grep -E "(ready|running)"

# 验证资源配置
kubectl describe deployment model-deployment -n model-namespace

# 检查存储卷挂载
kubectl get pvc -n model-namespace

2. 灰度发布策略 采用蓝绿部署或滚动更新，通过配置文件控制流量分发：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-deployment
spec:
  replicas: 3
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 0

3. 自动化测试验证

# 部署后执行功能测试
kubectl exec -it model-pod -- python test_model.py

# 监控关键指标
kubectl top pods -n model-namespace

监控告警配置

通过Prometheus监控核心指标，设置合理的阈值：

• CPU使用率 > 85%
• 内存使用率 > 90%
• 响应延迟 > 2s

该方案有效降低大模型服务部署风险，提升交付质量。