大模型服务性能瓶颈分析

在大模型微服务化改造过程中，性能瓶颈往往成为制约系统扩展性的关键因素。本文基于实际项目经验，分享一套系统性的性能瓶颈分析方法。

常见性能问题定位

首先，通过Prometheus监控指标进行初步排查：

# 查看模型推理延迟分布
kubectl top pods -n model-namespace

# 监控CPU使用率和内存占用
prometheus_query: rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])

核心瓶颈分析步骤

接口层面监控：通过Jaeger分布式追踪定位慢请求路径
模型推理优化：使用TensorRT或ONNX Runtime进行推理加速
资源调度调优：调整Pod的CPU和内存请求/限制

可复现验证方法

# deployment.yaml配置示例
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-service
spec:
  replicas: 3
  template:
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        resources:
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1000m"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2000m"

通过上述配置，可以有效缓解因资源争抢导致的性能下降问题。