基于Kubernetes的大模型部署

在开源大模型微服务治理的实践中，基于Kubernetes的大模型部署已成为DevOps工程师的必修课。本文将从实际操作角度，分享如何在K8s环境中高效部署和管理大模型服务。

部署架构

首先，我们采用StatefulSet来管理大模型实例，确保持久化存储和稳定的网络标识。通过配置如下YAML文件：

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: model-deployment
spec:
  serviceName: model-service
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: model
  template:
    metadata:
      labels:
        app: model
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: model-image:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          requests:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2"
          limits:
            memory: "8Gi"
            cpu: "4"

微服务治理实践

在模型部署过程中，我们通过Service和Ingress实现服务发现与外部访问。配置示例：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: model-service
spec:
  selector:
    app: model
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080

监控与治理

为确保大模型服务稳定运行，我们集成了Prometheus监控和告警机制。通过配置ServiceMonitor资源：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: model-monitor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: model
  endpoints:
  - port: http
    interval: 30s

通过以上配置，可以实现大模型微服务的自动化部署、弹性伸缩和可观测性治理，为DevOps团队提供可靠的技术支撑。