容器化大模型服务的资源调度优化

随着大模型服务的容器化部署日益普及，如何在有限的集群资源下实现高效的资源调度成为关键挑战。本文将基于Kubernetes平台，分享一套针对大模型服务的资源调度优化实践。

问题分析

大模型服务通常具有内存占用高、计算密集型的特点，传统资源分配方式容易导致资源浪费或服务不稳定。在实际场景中，我们观察到：

部分Pod因内存限制过小导致OOMKilled
资源配额不合理造成节点资源利用率低
缺乏精细化的调度策略导致负载不均

优化方案

1. 合理设置资源请求与限制

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: model-pod
spec:
  containers:
  - name: model-container
    image: model-image:latest
    resources:
      requests:
        memory: "4Gi"
        cpu: "2"
      limits:
        memory: "8Gi"
        cpu: "4"

2. 启用资源配额管理

# 创建命名空间并设置资源配额
kubectl create namespace model-ns
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: model-quota
  namespace: model-ns
spec:
  hard:
    requests.memory: "10Gi"
    requests.cpu: "5"
    limits.memory: "20Gi"
    limits.cpu: "10"
EOF

3. 使用节点亲和性优化调度

affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: node-type
          operator: In
          values: ["gpu-node"]