大模型服务资源管理机制

大模型服务资源管理机制

在大模型微服务架构中，合理的资源管理是保障服务稳定运行的关键。本文将分享一套基于Kubernetes的资源管理实践。

核心策略

资源请求与限制配置：为每个大模型服务设置合理的requests和limits。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: llama3-service
spec:
  containers:
  - name: llama3-container
    image: meta/llama3:latest
    resources:
      requests:
        memory: "4Gi"
        cpu: "2"
      limits:
        memory: "8Gi"
        cpu: "4"

资源监控配置：通过Prometheus监控服务资源使用情况。

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'kubernetes-pods'
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
        action: keep
        regex: true

可复现步骤

1. 部署服务到K8s集群
2. 配置资源限制并应用
3. 使用kubectl top监控资源使用
4. 通过Prometheus dashboard查看实时指标

此机制确保了大模型服务在高负载下仍能稳定运行，避免资源争抢问题。