大模型运维

大模型运维框架，覆盖全流程，适配 GPU 集群 + Kubernetes 架构，可直接落地。

杰克逊的日记

812人浏览 · 2026-01-12 11:56:45

杰克逊的日记 · 2026-01-12 11:56:45 发布

大模型运维框架，覆盖环境搭建→数据准备→模型部署→监控运维→成本优化→安全合规全流程，适配 GPU 集群 + Kubernetes 架构，可直接落地。

前提条件

硬件：至少 1 台带 NVIDIA GPU（≥16GB 显存，推荐 A10/A100）的服务器节点，集群网络互通。
软件：Docker、Kubernetes（1.24+）、NVIDIA Container Toolkit、Helm 3.x。
权限：服务器 root 权限、K8s cluster-admin 权限。

步骤 1：基础环境搭建（2 天）

目标：构建支持 GPU 调度的 K8s 集群 + 运维工具链

1.1 节点初始化与 GPU 驱动配置

关闭防火墙、SELinux：

systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld
setenforce 0 && sed -i 's/^SELINUX=.*/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/config

2.安装 NVIDIA 驱动 + Container Toolkit（以 CentOS 7 为例）：

# 安装依赖
yum install -y kernel-devel kernel-headers gcc make
# 安装 NVIDIA 驱动（适配显卡型号，推荐 535+ 版本）
wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/535.129.03/NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run -s --no-nouveau-check
# 安装 Container Toolkit
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.repo | tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo
yum install -y nvidia-container-toolkit
nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
systemctl restart docker

3.验证 GPU 可用性：

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.1.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
# 输出 GPU 信息即配置成功

1.2 K8s 集群 GPU 调度配置

部署 NVIDIA GPU Operator（自动配置 Device Plugin、DCGM 监控）：

helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia
helm repo update
helm install nvidia-gpu-operator nvidia/gpu-operator --namespace gpu-operator --create-namespace

2.验证 GPU 节点标签：

kubectl get nodes -o jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{"\t"}{.status.capacity.nvidia\.com/gpu}{"\n"}{end}'
# 输出节点名 + GPU 数量即成功

1.3 部署基础运维工具

工具	作用	部署命令
Prometheus + Grafana	监控指标采集与可视化	`helm install prometheus grafana/prometheus -n monitoring --create-namespacehelm install grafana grafana/grafana -n monitoring`
Loki + Promtail	日志采集与查询	`helm install loki grafana/loki -n monitoringhelm install promtail grafana/promtail -n monitoring`
Kubecost	成本监控与归因	`helm install kubecost cost-analyzer -n kubecost --create-namespace --repo https://kubecost.github.io/cost-analyzer/helm-charts/`

步骤 2：数据与模型版本管理（1 天）

目标：建立可追溯、合规的数据 - 模型版本链路

2.1 数据管理（训练 / 推理数据）

部署 DVC（数据版本控制工具）：

# 安装 DVC
pip install dvc[ssh]
# 初始化数据仓库
mkdir -p llm-data && cd llm-data
dvc init && git init

2.数据处理流程：

采集：从业务系统导出对话 / 文档数据，存入 MinIO/S3 存储。
清洗：用 Python 脚本过滤无效数据、敏感信息（如手机号、身份证）：

import re
def filter_sensitive(text):
    # 过滤手机号
    text = re.sub(r'1[3-9]\d{9}', '[MASK]', text)
    # 过滤身份证号
    text = re.sub(r'\d{17}[\dXx]', '[MASK]', text)
    return text

版本化：用 DVC 追踪数据版本，关联训练任务：

dvc add train_data.jsonl
dvc commit && git add .dvc/ train_data.jsonl.dvc && git commit -m "add train data v1"

2.2 模型版本管理

部署 MLflow（模型实验与版本管理）：

bash

运行

helm install mlflow bitnami/mlflow -n mlflow --create-namespace --set service.type=NodePort

模型训练 / 微调流程：

用 Hugging Face Transformers + LoRA 微调模型，记录参数到 MLflow：

import mlflow
mlflow.set_tracking_uri("http://<mlflow-node-ip>:<node-port>")
with mlflow.start_run(run_name="llama2-7b-lora-finetune"):
    # 记录超参数
    mlflow.log_param("lr", 2e-4)
    mlflow.log_param("batch_size", 8)
    # 训练完成后记录模型
    mlflow.transformers.log_model(pipe, "model")

模型版本标记：在 MLflow UI 中标注稳定版本（用于生产）、测试版本（用于 A/B 测试）。

步骤 3：模型部署与推理优化（2 天）

目标：低延迟、高吞吐的模型在线推理服务，支持弹性扩缩容

3.1 模型优化

量化压缩：用 GPTQ/ AWQ 对模型做 INT8 量化，减少显存占用 50% 以上：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GPTQConfig
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"
gptq_config = GPTQConfig(bits=8, disable_exllama=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, quantization_config=gptq_config, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 保存量化后模型
model.save_pretrained("./llama2-7b-8bit")
tokenizer.save_pretrained("./llama2-7b-8bit")

推理引擎选择：推荐 vLLM/TensorRT-LLM，相比原生 Transformers 提升吞吐量 3-10 倍。

3.2 容器化打包模型

编写 Dockerfile（以 vLLM 为例）：

dockerfile

FROM nvidia/cuda:12.1.0-devel-ubuntu22.04
RUN pip install vllm transformers
COPY ./llama2-7b-8bit /model
EXPOSE 8000
CMD ["python", "-m", "vllm.entrypoints.api_server", "--model", "/model", "--port", "8000", "--tensor-parallel-size", "1"]

构建并推送镜像到私有仓库：

bash

运行

docker build -t <registry>/llm-llama2-7b-vllm:v1 .
docker push <registry>/llm-llama2-7b-vllm:v1

3.3 K8s 部署推理服务

编写 Deployment + Service YAML（llm-deployment.yaml）：

yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llm-llama2-service
  namespace: llm
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: llm-llama2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: llm-llama2
    spec:
      containers:
      - name: llm-llama2
        image: <registry>/llm-llama2-7b-vllm:v1
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1  # 每个实例占用 1 张 GPU
        ports:
        - containerPort: 8000
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: llm-llama2-service
  namespace: llm
spec:
  selector:
    app: llm-llama2
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8000
  type: ClusterIP

部署并验证：

bash

运行

kubectl create namespace llm
kubectl apply -f llm-deployment.yaml
# 验证服务可用性
curl http://llm-llama2-service.llm/v1/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{
    "prompt": "Hello, what is LLMOps?",
    "max_tokens": 100
}'

3.4 配置自动扩缩容（HPA）

编写 HPA YAML，基于 GPU 利用率和请求 QPS 扩缩容：

yaml

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: llm-llama2-hpa
  namespace: llm
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: llm-llama2-service
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: nvidia.com/gpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: http_requests_per_second
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 100m

步骤 4：监控与告警体系搭建（1 天）

目标：覆盖性能、数据、模型、安全的全维度监控

4.1 性能监控（Prometheus + Grafana）

配置 vLLM/DCGM 指标暴露：vLLM 内置 Prometheus 指标，DCGM 采集 GPU 温度、功耗等硬件指标。
导入 Grafana 仪表盘：
- 大模型推理监控：导入 vLLM 官方仪表盘
- GPU 监控：导入 NVIDIA DCGM 仪表盘

核心监控指标：

指标类别	关键指标	告警阈值
推理性能	推理延迟（p95）、吞吐量（tokens/s）、错误率	延迟 > 5s / 错误率 > 1%
GPU 状态	GPU 利用率、显存占用、温度	利用率 > 90% 持续 5min / 温度 > 85℃

4.2 数据与模型监控

部署 Evidently AI（数据漂移检测）：
bash

运行
```
pip install evidently
```

编写数据漂移检测脚本，定期对比生产输入数据与训练数据分布：

python

运行

from evidently.report import Report
from evidently.metrics import DataDriftMetric
# 加载训练数据和生产数据
train_data = ... # 训练集特征（如 token 长度、词频）
prod_data = ...  # 生产集特征
# 生成漂移报告
report = Report(metrics=[DataDriftMetric()])
report.run(reference_data=train_data, current_data=prod_data)
# 漂移阈值：当漂移分数 > 0.5 时触发告警
drift_score = report.as_dict()["metrics"][0]["result"]["drift_score"]
if drift_score > 0.5:
    # 发送告警到钉钉/企业微信
    send_alert(f"Data drift detected! Score: {drift_score}")

模型退化监控：每周用 MMLU/ C-Eval 基准测试集评估模型准确率，当准确率下降 > 5% 时触发重新微调。

4.3 告警配置

在 Prometheus AlertManager 中配置告警规则，触发条件时推送至企业微信 / 钉钉：

yaml

groups:
- name: llm_alerts
  rules:
  - alert: LLMInferenceLatencyHigh
    expr: llm_inference_latency_seconds{p95} > 5
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "推理延迟过高"
      description: "p95 延迟 {{ $value }}s，持续 5 分钟"

步骤 5：成本优化（持续优化）

目标：降低 GPU 资源浪费，控制 TCO

资源调度优化：
- 离线微调任务使用 Spot 实例，降低成本 50%-70%。
- 在线推理任务使用预留实例，结合 HPA 弹性伸缩。
模型分层部署：
- 高频简单请求（如问答）用小模型（如 LLaMA2-7B），复杂请求（如代码生成）用大模型（如 LLaMA2-70B）。
成本归因分析：用 Kubecost 按业务线 / 模型 / 用户统计成本，优化资源分配。

步骤 6：安全与合规（持续执行）

目标：满足数据隐私与内容合规要求

数据安全：
- 传输加密：所有服务启用 TLS 1.3。
- 存储加密：模型与数据存储用 AES-256 加密。
- 访问控制：用 K8s RBAC + OPA 限制模型服务访问权限。
内容合规：
- 部署内容审核模型（如 BERT 文本分类），过滤违规生成内容。
- 记录推理日志，留存 6 个月以上，满足监管审计要求。
漏洞扫描：每周用 Trivy 扫描容器镜像漏洞，及时更新依赖。

日常运维流程（SOP）

场景	操作步骤
模型版本更新	1. 测试环境部署新版本 2. 执行 A/B 测试对比性能 3. 灰度发布（先 10% 流量） 4. 全量切换
故障处理	1. 查看 Grafana 监控定位瓶颈 2. 重启异常 Pod 或扩容 3. 回滚至稳定版本（若故障无法解决） 4. 复盘故障原因，优化监控规则
定期维护	每周：模型性能基准测试、数据漂移检测每月：成本审计、安全漏洞扫描每季度：模型重新微调、架构优化

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