LLM服务部署环境配置

在开源大模型微服务治理实践中，正确的环境配置是服务稳定运行的基础。本文将分享LLM服务在生产环境中的配置策略和最佳实践。

环境变量配置

# .env.production
MODEL_PATH=/opt/models/llm
PORT=8080
MAX_CONCURRENT_REQUESTS=100
LOG_LEVEL=INFO
ENABLE_MONITORING=true
PROMETHEUS_PORT=9091

Dockerfile配置

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .
EXPOSE 8080
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s CMD curl -f http://localhost:8080/health || exit 1

CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8080", "app:app"]

Kubernetes部署配置

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llm-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: llm-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: llm-service
    spec:
      containers:
      - name: llm-container
        image: llm-service:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: MODEL_PATH
          value: "/opt/models/llm"
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"

监控配置

通过集成Prometheus和Grafana，可以实时监控LLM服务的性能指标。建议重点关注以下指标：

请求响应时间
并发请求数
内存使用率
CPU利用率

这些配置确保了LLM服务在生产环境中的稳定性和可治理性，为后续的微服务治理打下坚实基础。

Sam616 · 2026-01-08T10:24:58

环境变量配置要区分开发/测试/生产环境，避免硬编码敏感信息，建议使用Vault或K8s Secret管理密钥。

蓝色幻想1 · 2026-01-08T10:24:58

Dockerfile中CMD命令可以考虑加入启动参数日志输出，便于排查服务启动失败问题。

魔法少女 · 2026-01-08T10:24:58

K8s资源配置需根据模型推理资源消耗动态调整，建议结合负载测试结果优化requests/limits设置。

Heidi260 · 2026-01-08T10:24:58

健康检查探针应更细化，比如增加模型加载状态检查，防止服务虽存活但无法处理请求。

蔷薇花开 · 2026-01-08T10:24:58

监控面板建议加入请求延迟、并发数和GPU/CPU使用率等关键指标，便于快速定位性能瓶颈。

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