创业公司必看：用 Ciuic 弹性伸缩实现 DeepSeek 零闲置
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在当前 AI 技术飞速发展的背景下，越来越多的创业公司开始采用大语言模型（LLM）来构建自己的核心产品。然而，随着用户量的增长和请求波动的加剧，如何高效利用计算资源、降低服务器闲置率，成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍一种创新方案：使用 Ciuic 实现弹性伸缩架构，配合 DeepSeek 模型服务，达到“零闲置”运行状态。我们将从技术角度出发，结合实际部署场景，提供完整的代码示例，帮助创业公司构建高可用、低成本的 LLM 服务系统。
背景与挑战
1.1 大模型推理服务的痛点
以 DeepSeek 为例，其强大的生成能力吸引了大量开发者和企业使用。但在生产环境中，存在以下几个问题：
资源浪费严重：在低峰期，GPU 资源长时间空闲。响应延迟高：高峰期无法及时扩容，导致请求堆积。成本控制难：固定资源配置难以应对突发流量。1.2 解决思路：弹性伸缩 + 智能调度
为了解决上述问题，我们需要一个可以动态调整计算资源的系统，根据实时负载自动扩缩容。这就是我们引入 Ciuic 的原因。
什么是 Ciuic？
Ciuic 是一个轻量级的弹性伸缩平台，专为 AI 推理服务设计。它具备以下特点：
支持基于 GPU 使用率、QPS 等指标的自动扩缩容；可对接 Kubernetes、Docker Swarm 等编排系统；提供 Webhook、Prometheus 监控集成；支持多种模型服务框架，如 vLLM、Triton Inference Server、FastAPI 等。通过 Ciuic，我们可以实现在 DeepSeek 推理服务中按需分配资源，做到真正的“随用随取”，从而实现零闲置的目标。
整体架构设计
我们的目标是构建一个可扩展、自适应的 DeepSeek 推理服务集群，其架构如下：
[Client] → [API Gateway (负载均衡)] ↓[Ciuic 控制器] ← [Prometheus 监控] ↓[Kubernetes 集群] ↓[DeepSeek 推理 Pod（vLLM/FastAPI）]其中：
API Gateway：处理请求路由与负载均衡；Prometheus：监控每个节点的 GPU 使用率和 QPS；Ciuic：根据监控数据决策扩缩容；Kubernetes：管理容器生命周期与调度；DeepSeek Pod：运行基于 vLLM 或 FastAPI 的推理服务。部署 DeepSeek 推理服务
我们以基于 vLLM 的 DeepSeek 推理服务为例进行部署。
4.1 安装依赖
pip install vLLM fastapi uvicorn prometheus-client4.2 编写推理服务（main.py）
from fastapi import FastAPIfrom vllm import LLM, SamplingParamsimport uvicornfrom prometheus_client import start_http_server, Counter, Gaugeapp = FastAPI()# Prometheus 指标定义REQUEST_COUNTER = Counter('deepseek_requests_total', 'Total number of requests')GPU_USAGE_GAUGE = Gauge('gpu_usage_percent', 'Current GPU usage percentage')# 初始化模型llm = LLM(model="deepseek-ai/deepseek-math-7b-instruct", tensor_parallel_size=1)sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.95, max_tokens=512)@app.post("/generate")async def generate(prompt: str): REQUEST_COUNTER.inc() outputs = llm.generate([prompt], sampling_params) result = outputs[0].text # 模拟获取 GPU 使用率（真实应调用 nvidia-smi） gpu_usage = 35.0 GPU_USAGE_GAUGE.set(gpu_usage) return {"result": result}if __name__ == "__main__": # 启动 Prometheus 指标暴露端口 start_http_server(8001) uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)4.3 构建 Docker 镜像
FROM python:3.10-slimWORKDIR /appCOPY requirements.txt .RUN pip install -r requirements.txtCOPY . .EXPOSE 8000EXPOSE 8001CMD ["python", "main.py"]配置 Ciuic 实现弹性伸缩
5.1 安装 Ciuic
你可以通过 Helm Chart 在 Kubernetes 中快速部署 Ciuic：
helm repo add ciuic https://ciuic.io/helm-chartshelm install ciuic ciuic/ciuic --namespace ciuic-system --create-namespace5.2 创建伸缩策略文件（scale-policy.yaml）
apiVersion: autoscaling.ciuic.io/v1beta1kind: ModelAutoScalermetadata: name: deepseek-scalerspec: targetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: deepseek-deployment minReplicas: 1 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: gpu-utilization target: type: Utilization averageUtilization: 60 - type: Pods pods: metricName: http_requests_total targetAverageValue: 100应用该策略：
kubectl apply -f scale-policy.yaml监控与优化
6.1 Prometheus 配置示例
确保你的 Prometheus 配置文件中包含如下内容：
scrape_configs: - job_name: 'deepseek' static_configs: - targets: ['deepseek-pod:8001']6.2 自定义指标告警规则（可选）
你还可以在 Prometheus 中添加告警规则，例如当 GPU 使用率低于 10% 超过 5 分钟时触发缩容。
性能测试与效果验证
我们使用 Locust 进行压测：
locust -f locustfile.py编写 locustfile.py：
from locust import HttpUser, taskimport randomclass DeepSeekUser(HttpUser): @task def generate(self): prompt = "请帮我解一道数学题：" + str(random.randint(1, 100)) + " + x = 100" self.client.post("/generate", json={"prompt": prompt})压测过程中观察：
Prometheus 中的 GPU 使用率变化；Ciuic 控制器是否自动扩缩容；请求延迟是否保持稳定。总结
通过本文的实践，我们展示了如何使用 Ciuic + DeepSeek + vLLM + Kubernetes 构建一个高可用、低成本的 AI 推理服务架构。这种架构具有以下优势：
✅ 动态资源分配，避免资源闲置；
✅ 快速响应高峰请求，提升用户体验；
✅ 易于维护和扩展，适合创业团队快速迭代。
对于正在探索 AI 应用落地的创业公司而言，这套方案不仅能显著降低成本，还能提高系统的弹性和稳定性，是迈向规模化部署的重要一步。
附录：完整项目结构
deepseek-service/├── main.py├── requirements.txt├── Dockerfile├── scale-policy.yaml└── locustfile.py如果你正在构建 AI 原生应用，不妨尝试这套组合拳：Ciuic 弹性伸缩 + DeepSeek 推理服务 + Kubernetes 编排，让你的模型服务真正做到“零闲置”。
🚀 更多关于 Ciuic 的信息，请访问 https://ciuic.io
🧠 关于 DeepSeek 模型，请参考官方文档：https://www.deepseek.com
