基于K8s的大模型部署优化

基于K8s的大模型部署优化

在大模型微服务化改造过程中，Kubernetes(K8s)作为容器编排平台发挥着关键作用。本文将分享如何通过K8s优化大模型部署，提升资源利用率和部署效率。

1. 资源请求与限制配置

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: llama3-70b-model
spec:
  containers:
  - name: model-container
    image: meta/llama3:latest
    resources:
      requests:
        memory: "64Gi"
        cpu: "16"
      limits:
        memory: "128Gi"
        cpu: "32"
    env:
    - name: MODEL_PATH
      value: "/models/llama3-70b"

2. 垂直Pod自动伸缩(VPA)配置

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: model-vpa
spec:
  targetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: model-deployment
  updatePolicy:
    updateMode: Auto

3. 部署策略优化

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-deployment
spec:
  replicas: 2
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 0

4. 监控集成

通过配置Prometheus监控指标，重点关注GPU利用率、内存使用率和响应延迟。建议设置告警阈值：

• GPU利用率 > 85%
• 内存使用率 > 90%
• 平均响应时间 > 2s

以上实践可显著提升大模型在K8s环境中的稳定性和资源利用率，为DevOps团队提供可靠的部署保障。