基于K8s的大模型服务管理

基于K8s的大模型服务管理

在大模型微服务化改造过程中，Kubernetes(K8s)提供了理想的部署和管理平台。本文将分享如何在K8s上有效管理大模型服务。

核心架构设计

首先需要合理规划资源分配：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: model-quota
spec:
  hard:
    requests.cpu: "2"
    requests.memory: 4Gi
    limits.cpu: "4"
    limits.memory: 8Gi

部署策略

使用Deployment管理模型服务：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: model-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: model-service
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: my-model:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2"

监控实践

配置Prometheus监控指标：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: model-monitor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: model-service
  endpoints:
  - port: http
    path: /metrics

通过以上配置，可实现大模型服务的自动化部署、弹性伸缩和可观测性监控，为DevOps团队提供稳定可靠的服务治理基础。