微服务环境下大模型资源利用

在微服务架构下，大模型资源利用成为关键议题。本文分享一个基于Prometheus和Grafana的监控实践方案。

问题背景：当大模型服务被拆分为多个微服务时，资源分配和监控变得复杂。我们发现模型推理服务CPU使用率波动大，内存占用不均。

解决方案：

1. 部署Prometheus采集器到各微服务节点
2. 使用Grafana创建仪表板
3. 配置告警规则

可复现步骤：

# 1. 部署Prometheus
kubectl apply -f prometheus-deployment.yaml

# 2. 配置服务监控
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: model-service-monitor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: model-service
  endpoints:
  - port: metrics

关键指标：CPU使用率、内存占用、QPS、响应时间。通过Grafana仪表板可实时查看各服务资源消耗情况，设置当CPU使用率超过80%时自动告警。

实践建议：建议采用容器化部署，结合Kubernetes的资源限制和请求配置，实现精细化资源分配。