基于Kubernetes的大模型服务弹性伸缩

在大模型服务的部署与运维中，弹性伸缩能力是保障系统稳定性和成本效益的关键。本文将基于Kubernetes平台，探讨如何为大模型服务实现自动化的弹性伸缩策略。

核心思路

通过Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 结合自定义指标，根据模型推理延迟、GPU利用率等关键指标动态调整Pod副本数。对于大模型服务，我们重点关注推理性能与资源消耗的平衡。

实施步骤

1. 部署Prometheus监控组件，收集GPU使用率和请求延迟数据
2. 配置自定义指标API服务器（如Prometheus Adapter）
3. 创建HPA配置文件：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: model-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: model-deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: requests_per_second
      target:
        type: Value
        value: 50
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

4. 应用配置并验证：kubectl apply -f hpa.yaml

监控建议

结合Kubernetes Dashboard和Prometheus查询语句rate(model_requests[5m])，持续观察服务负载变化，确保弹性伸缩策略的有效性。该方案适合于模型推理场景，避免了手动干预带来的延迟问题。

通过合理配置HPA，可显著提升大模型服务的资源利用率与响应速度。