大模型服务弹性伸缩机制设计

在大模型微服务架构中，弹性伸缩是保障服务稳定性和成本效益的关键机制。本文将基于Kubernetes平台，设计一套适用于大模型推理服务的弹性伸缩策略。

核心设计思路

大模型服务的弹性伸缩主要基于以下指标：

GPU利用率：当GPU使用率持续超过80%时触发扩容
请求延迟：平均响应时间超过设定阈值时进行扩容
队列长度：待处理请求数量增长时触发水平扩展

实现方案

1. HPA配置示例

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: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80

2. 自定义指标监控

import prometheus_client
from prometheus_client import Gauge

# 监控GPU利用率
gpu_utilization = Gauge('model_gpu_utilization', 'GPU utilization percentage')

# 每秒更新一次
@gpu_utilization.set_function
def get_gpu_util():
    # 通过NVIDIA管理接口获取数据
    return get_gpu_stats()