大模型服务部署前的容量规划

在大模型微服务化改造过程中，容量规划是部署前的关键环节。本文将分享一个基于Prometheus监控数据的容量规划实践方案。

容量规划步骤

1. 历史数据收集：通过Prometheus采集服务指标

# 查询过去24小时的CPU使用率
rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])

# 查询内存使用情况
container_memory_rss

2. 负载测试：使用Locust进行压力测试

from locust import HttpUser, task, between

class ModelUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 5)
    
    @task
    def predict(self):
        self.client.post("/predict", json={"prompt": "test"})

3. 容量计算：根据测试结果估算资源需求

# 计算平均CPU使用率
avg(rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])) by (pod)

# 内存需求 = 平均内存使用 + 20%缓冲

实施建议

• 建议预留20-30%的资源缓冲
• 定期更新容量规划数据
• 结合服务SLA要求制定不同场景的资源配置策略

通过此方案可有效避免资源浪费和性能瓶颈，确保大模型服务稳定运行。