基于Kubernetes的大模型管理

基于Kubernetes的大模型管理踩坑记录

最近在尝试将大模型服务化部署到Kubernetes集群时，遇到了不少问题。本文记录了从零搭建大模型微服务治理平台的实践过程。

环境准备

首先创建一个专门用于大模型服务的命名空间：

kubectl create namespace model-serving

核心配置

在部署模型服务时，需要特别关注资源限制和请求设置。以下是一个典型的Deployment配置：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llm-model
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: llm-model
  template:
    metadata:
      labels:
        app: llm-model
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: my-llm-image:latest
        resources:
          requests:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2"
          limits:
            memory: "8Gi"
            cpu: "4"
        ports:
        - containerPort: 8000

关键踩坑点

1. GPU资源调度：大模型需要GPU资源，需要确保节点有相应GPU并正确配置nvidia.com/gpu资源请求
2. 内存溢出：初始设置的内存限制过低，导致容器频繁重启
3. 网络策略：默认网络策略可能阻断模型服务间的通信

监控实践

建议集成Prometheus监控指标，重点关注：

• GPU使用率
• 内存占用
• 请求延迟

通过合理配置和持续监控，我们成功实现了大模型的稳定部署。