Docker + K8s 部署大模型推理服务:资源划分与多实例调度随着大语言模型(LLM)、计算机视觉模型等在生产环境中的广泛应用,推理服务的部署面临着两大核心挑战: 一是模型体积大、计算密集,对 CPU、GPU 资源依赖极高,需精准划分资源避免浪费或过载; 二是高并发场景下需支持多实例弹性调度,确保服务稳定性与响应效率。 Docker 作为容器化技术基石,可实现推理服务的环境一致性打包;Kubernetes(K8s)则凭借强大的编排能力,完成资源的动态分配与多实例的全生命周期管理。本文将详细拆解 Dockerfile 编写、K8s Deployment 配置、GPU