大模型服务弹性扩容方案

大模型服务弹性扩容方案

在大模型微服务架构中，弹性扩容是保障服务质量的关键策略。本文将分享一个基于Kubernetes的自动伸缩方案。

核心思路

通过监控模型推理延迟、CPU使用率等指标，实现自动化扩缩容。

实施步骤

1. 部署HPA控制器

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: model-service-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

2. 配置自定义指标

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

3. 部署Prometheus适配器

helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm install prometheus-adapter prometheus-community/prometheus-adapter

关键指标

• 响应延迟超过100ms
• CPU使用率持续高于80%
• QPS突增

通过以上方案，可实现模型服务的智能扩容，提升资源利用率和用户体验。