LLM服务部署环境配置最佳实践

在LLM服务的部署环境中，正确的配置是确保模型稳定运行的关键。本文将对比分析几种主流环境配置方案，并提供可复现的最佳实践。

配置方案对比

方案一：基础Docker配置

# 构建镜像
FROM python:3.9-slim
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

方案二：Kubernetes资源配置

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llm-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: llm-service
  template:
    spec:
      containers:
      - name: llm-container
        image: llm-service:latest
        ports:
        - containerPort: 8000
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"

最佳实践建议

1. 使用资源限制避免资源争抢
2. 配置健康检查端点
3. 启用日志收集和监控
4. 使用环境变量管理配置

通过以上配置，可以有效提升LLM服务的稳定性和可维护性。