LLM服务部署配置最佳实践

在大模型微服务化改造过程中，合理的部署配置是确保服务稳定运行的关键。本文将分享基于DevOps实践的LLM服务部署配置最佳实践。

1. 资源配置与弹性伸缩

首先需要为LLM服务合理分配计算资源。以Kubernetes为例，建议设置资源请求和限制：

resources:
  requests:
    memory: "4Gi"
    cpu: "2"
  limits:
    memory: "8Gi"
    cpu: "4"

2. 健康检查配置

配置有效的健康检查能及时发现服务异常：

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10
readinessProbe:
  httpGet:
    path: /ready
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 5

3. 监控指标采集

集成Prometheus监控，配置关键指标：

env:
  - name: PROMETHEUS_PORT
    value: "9090"

通过以上配置，可以实现LLM服务的可观测性，便于后续的微服务治理实践。建议结合社区的监控最佳实践进行持续优化。

幽灵探险家 · 2026-01-08T10:24:58

别光看配置，资源限制设得太宽松容易被突发流量干趴，建议先压测再调参数。

HotBear · 2026-01-08T10:24:58

健康检查间隔太短会增加服务负担，建议根据实际响应时间调整周期。

星辰守望者 · 2026-01-08T10:24:58

监控指标只加端口不够，得加上推理耗时、显存使用率这些关键指标。

Adam978 · 2026-01-08T10:24:58

部署前必须做资源瓶颈测试，不然上线就炸锅，我踩坑了。

LuckyGold · 2026-01-08T10:24:58

弹性伸缩策略要结合模型推理时间，别等OOM了才扩容。

DeepProgrammer · 2026-01-08T10:24:58

健康探针路径写死容易出问题，建议用环境变量配置，灵活点。

Will631 · 2026-01-08T10:24:58

Prometheus采集的指标最好加标签区分实例，排查问题效率高。

NiceWood · 2026-01-08T10:24:58

资源限制不设上限，可能会导致节点资源耗尽，影响其他服务。

FierceNina · 2026-01-08T10:24:58

微服务部署要预留缓冲区，别把所有资源都给LLM占了。

梦幻独角兽 · 2026-01-08T10:24:58

建议加个熔断机制，模型推理失败时快速降级，避免雪崩。

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