微服务架构下大模型资源调度

在大模型微服务化改造过程中，资源调度是核心挑战之一。本文将分享一个基于Kubernetes的微服务资源调度实践方案。

问题背景：大模型服务通常需要大量GPU资源，传统单体架构难以有效利用计算资源。通过微服务化改造后，需要合理分配CPU、内存和GPU等资源。

解决方案：

1. 资源请求与限制配置

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: llama3-service
spec:
  containers:
  - name: model-container
    image: my-llama3:latest
    resources:
      requests:
        memory: "4Gi"
        cpu: "2"
        nvidia.com/gpu: "1"
      limits:
        memory: "8Gi"
        cpu: "4"
        nvidia.com/gpu: "1"

2. 使用ResourceQuota控制集群资源

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: model-namespace-quota
spec:
  hard:
    requests.cpu: "10"
    requests.memory: "50Gi"
    limits.cpu: "20"
    limits.memory: "100Gi"

3. 部署策略优化 通过设置合适的副本数和容忍度，实现服务弹性伸缩。建议使用Horizontal Pod Autoscaler进行自动扩缩容。

这种调度方式有效平衡了资源利用率和服务性能，在实际生产环境中已稳定运行超过3个月。