LLM服务资源分配策略设计

在LLM服务微服务化改造中，合理的资源分配策略是保障服务稳定性和成本效益的关键。本文将分享一个基于Kubernetes的LLM服务资源分配实践方案。

核心思路

通过动态资源调整机制，根据服务负载自动调节CPU和内存资源配额，避免资源浪费或不足。

实践步骤

创建资源配额文件：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: llm-quota
spec:
  hard:
    requests.cpu: "2"
    requests.memory: 4Gi
    limits.cpu: "4"
    limits.memory: 8Gi

部署资源限制配置：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llm-model
spec:
  replicas: 3
  template:
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: llm-model:v1.0
        resources:
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "500m"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "1000m"

监控脚本实现：

import time
from kubernetes import client, config

def monitor_and_scale():
    config.load_kube_config()
    v1 = client.CoreV1Api()
    while True:
        pods = v1.list_namespaced_pod(namespace="default")
        for pod in pods.items:
            if "llm" in pod.metadata.name:
                # 根据负载调整资源
                pass
        time.sleep(60)