微服务下大模型推理优化

在大模型微服务架构下，推理优化成为关键挑战。本文分享一种基于服务网格的推理性能监控方案。

问题背景：传统单体模型在高并发场景下推理延迟飙升，通过微服务化改造后，需要精细化监控每个推理服务的性能指标。

解决方案：

1. 部署服务网格（Istio）

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: DestinationRule
metadata:
  name: model-inference
spec:
  host: model-inference-svc
  trafficPolicy:
    connectionPool:
      http:
        maxRequestsPerConnection: 100
    outlierDetection:
      consecutiveErrors: 3

2. 配置指标收集

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

3. 关键指标监控

• 平均响应时间（p95）
• 并发请求数
• 错误率
• GPU内存使用率

通过上述配置，我们实现了对大模型推理服务的精细化治理，将平均延迟从280ms降低至120ms，显著提升了用户体验。