微服务架构下大模型服务的部署策略

微服务架构下大模型服务的部署策略踩坑记录

最近在尝试将大模型服务微服务化改造时，踩了不少坑。分享一下我的实践过程。

现状分析

我们团队正在将传统单体的大模型服务拆分为微服务架构。最初的想法是按照功能模块拆分：文本生成、语音识别、图像处理等，但很快发现过度拆分的问题。

实践过程

1. 初步拆分

# 错误的拆分方式
- text-generation-service
- speech-recognition-service
- image-processing-service

这种方案导致服务间通信复杂度急剧上升，部署和监控都变得困难。

2. 优化策略

经过调研，采用以下部署策略：

服务聚合原则：将相关性强的模型功能合并为一个服务

# 正确的拆分方式
- nlp-model-service (包含文本生成和理解)
- multimodal-service (包含语音图像处理)
- inference-engine-service (统一推理调度)

3. 部署配置

使用Docker Compose进行本地测试：

version: '3'
services:
  nlp-service:
    image: my-nlp-model:latest
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - MODEL_TYPE=nlp
  multimodal-service:
    image: my-multimodal:latest
    ports:
      - "8081:8081"
    environment:
      - MODEL_TYPE=multimodal

监控实践

部署后通过Prometheus + Grafana进行监控，重点关注：

服务响应时间
内存使用率
GPU利用率

总结

微服务化改造需要平衡拆分粒度和运维复杂度，建议采用领域驱动设计原则。