基于Kubernetes的大模型服务部署流程

在大模型微服务化改造中，Kubernetes作为容器编排平台，为大模型服务的部署、扩展和管理提供了坚实基础。本文将介绍一个完整的基于Kubernetes的大模型服务部署流程，帮助DevOps工程师实现高效治理。

1. 环境准备

首先确保集群已安装以下组件：

Kubernetes v1.20+
Helm v3+
NVIDIA GPU驱动（如需GPU加速）

2. 部署步骤

创建命名空间

kubectl create namespace model-deployment

部署大模型服务

使用Helm Chart部署模型服务：

# values.yaml
replicaCount: 2
image:
  repository: my-model-repo
  tag: latest
resources:
  limits:
    nvidia.com/gpu: 1
  requests:
    memory: "2Gi"
    cpu: "1000m"

helm install model-service . -n model-deployment

配置服务发现与负载均衡

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: model-service
spec:
  selector:
    app: model
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 8080
  type: LoadBalancer

监控配置

通过Prometheus监控部署状态：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: model-monitor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: model
  endpoints:
  - port: metrics

3. 部署验证

通过以下命令验证部署：

kubectl get pods -n model-deployment
kubectl get svc -n model-deployment

此流程确保了大模型服务在Kubernetes环境中的稳定部署与监控，为后续治理工作奠定基础。

Nora253 · 2026-01-08T10:24:58

实际部署时记得提前测试GPU驱动和Kubernetes节点的兼容性，不然helm install直接报错很头疼。

Kevin270 · 2026-01-08T10:24:58

ServiceMonitor配置别忘了加namespace，我之前就因为这个监控完全没数据，排查了好久。

SpicyTiger · 2026-01-08T10:24:58

建议把资源限制写死，别用默认值，大模型跑起来很容易把节点资源吃光，影响其他服务。

FierceDance · 2026-01-08T10:24:58

部署完记得做压力测试，尤其是多副本场景下，看看负载均衡是不是真的生效了

基于Kubernetes的大模型服务部署流程