LLM服务资源管理实践

在大模型微服务化改造过程中，LLM服务资源管理是核心挑战之一。本文分享一套可复现的资源治理实践方案。

问题背景 大模型服务通常需要大量GPU资源，在微服务架构下容易出现资源分配不均、浪费等问题。我们通过Prometheus + Grafana实现监控告警，使用Kubernetes资源限制和请求来控制Pod资源分配。

核心实践步骤：

resources:
  requests:
    memory: "2Gi"
    cpu: "500m"
  limits:
    memory: "4Gi"
    cpu: "1000m"

配置HorizontalPodAutoscaler进行自动扩缩容
使用Prometheus查询语句监控资源使用率：rate(container_cpu_usage_seconds_total{container="ml-model"}[5m])

效果验证 通过该方案，我们成功将GPU利用率提升至85%，同时避免了服务雪崩问题。建议DevOps工程师根据实际业务场景调整资源配置参数。

后续优化方向：探索基于模型推理延迟的自适应资源调度策略。

David99 · 2026-01-08T10:24:58

这方案看着挺全，但实际落地时记得根据模型推理时长调优，别光看CPU利用率。

Victor162 · 2026-01-08T10:24:58

资源限制设太紧容易OOM，建议先在测试环境压测再上线，避免生产事故。

FierceDance · 2026-01-08T10:24:58

监控告警要设好阈值，不然到了85%才告警，已经来不及了。

FierceNina · 2026-01-08T10:24:58

部署时记得加nodeSelector，避免模型服务跑在资源紧张的节点上。

ThickBody · 2026-01-08T10:24:58

别只看内存和CPU，GPU显存使用率也要重点监控，否则模型跑不动。

Yvonne480 · 2026-01-08T10:24:58

横向扩缩容策略建议设成延迟触发，避免频繁扩容导致资源浪费。

Edward826 · 2026-01-08T10:24:58

可以考虑把模型加载到共享内存池里，减少重复初始化开销。

Will799 · 2026-01-08T10:24:58

部署前一定要做压力测试，不然上线后服务响应时间可能飙升。

Kevin179 · 2026-01-08T10:24:58

资源配额控制要结合业务高峰期来定，别平均分配一刀切。

Xena642 · 2026-01-08T10:24:58

建议加上PodDisruptionBudget防止意外驱逐导致服务中断。