大模型服务部署环境管理

在大模型微服务化改造过程中，环境管理是确保服务稳定运行的关键环节。本文将分享一套实用的环境管理策略和实践方法。

环境分层管理

建议将大模型服务划分为以下环境层级：

• 开发环境：用于日常开发测试，可频繁变更
• 测试环境：包含UAT测试环境，用于功能验证
• 预发布环境：与生产环境配置一致，用于最终验证
• 生产环境：正式上线环境

Docker容器化部署

# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  model-service:
    image: ${IMAGE_REPO}:${IMAGE_TAG}
    environment:
      - MODEL_CONFIG=/config/model.yaml
      - LOG_LEVEL=INFO
    volumes:
      - ./config:/config
      - ./logs:/app/logs
    ports:
      - "8080:8080"
    deploy:
      replicas: 3
      restart_policy:
        condition: on-failure

环境变量配置管理

# env.sh
export MODEL_PATH="/models/bert-base-uncased"
export MAX_CONCURRENT_REQUESTS=100
export TIMEOUT_SECONDS=30
export LOG_LEVEL="INFO"

# 应用启动脚本
source ./env.sh
python app.py --config config.yaml

监控告警配置

通过Prometheus和Grafana实现环境监控：

1. 部署Prometheus采集器
2. 配置服务指标暴露端口
3. 设置CPU、内存使用率阈值告警

这套方案确保了大模型服务在不同环境下的稳定部署和高效治理。