生产堆栈#
在 Kubernetes 上部署 vLLM 是一种可扩展且高效的方式来服务机器学习模型。本指南将引导您完成使用 vLLM 生产堆栈 部署 vLLM 的过程。 vLLM 生产堆栈 源于伯克利-芝加哥大学的合作,是 vLLM 项目 下官方发布的、生产优化的代码库,专为 LLM 部署而设计,具有
上游 vLLM 兼容性 – 它封装了上游 vLLM,无需修改其代码。
易用性 – 通过 Helm Charts 简化部署,并通过 Grafana 仪表板实现可观察性。
高性能 – 针对 LLM 工作负载进行了优化,具有多模型支持、模型感知和前缀感知路由、快速 vLLM 引导以及使用 LMCache 进行 KV 缓存卸载等功能。
如果您是 Kubernetes 新手,请不要担心:在 vLLM 生产堆栈 仓库 中,我们提供了一个逐步指南 和一个 短视频,帮助您设置一切并在 4 分钟 内开始!
前提条件#
确保您有一个运行中的带有 GPU 的 Kubernetes 环境(您可以按照 本教程 在裸金属 GPU 机器上安装 Kubernetes 环境)。
使用 vLLM 生产堆栈进行部署#
标准的 vLLM 生产堆栈安装使用 Helm chart。您可以运行此 bash 脚本 在您的 GPU 服务器上安装 Helm。
要安装 vLLM 生产堆栈,请在您的桌面上运行以下命令
sudo helm repo add vllm https://vllm-project.github.io/production-stack
sudo helm install vllm vllm/vllm-stack -f tutorials/assets/values-01-minimal-example.yaml
这将实例化一个名为 vllm
的基于 vLLM 生产堆栈的部署,该部署运行一个小型 LLM (Facebook opt-125M 模型)。
验证安装#
使用以下命令监控部署状态
sudo kubectl get pods
您将看到 vllm
部署的 Pod 将转换为 Running
状态。
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
vllm-deployment-router-859d8fb668-2x2b7 1/1 Running 0 2m38s
vllm-opt125m-deployment-vllm-84dfc9bd7-vb9bs 1/1 Running 0 2m38s
注意:容器下载 Docker 镜像和 LLM 权重可能需要一些时间。
向堆栈发送查询#
将 vllm-router-service
端口转发到主机
sudo kubectl port-forward svc/vllm-router-service 30080:80
然后,您可以向 OpenAI 兼容的 API 发送查询以检查可用模型
curl -o- https://127.0.0.1:30080/models
预期输出
{
"object": "list",
"data": [
{
"id": "facebook/opt-125m",
"object": "model",
"created": 1737428424,
"owned_by": "vllm",
"root": null
}
]
}
要发送实际的聊天请求,您可以向 OpenAI /completion
端点发出 curl 请求
curl -X POST https://127.0.0.1:30080/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "facebook/opt-125m",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 10
}'
预期输出
{
"id": "completion-id",
"object": "text_completion",
"created": 1737428424,
"model": "facebook/opt-125m",
"choices": [
{
"text": " there was a brave knight who...",
"index": 0,
"finish_reason": "length"
}
]
}
卸载#
要移除部署,请运行
sudo helm uninstall vllm
(高级) 配置 vLLM 生产堆栈#
核心 vLLM 生产堆栈配置使用 YAML 进行管理。以下是上述安装中使用的示例配置
servingEngineSpec:
runtimeClassName: ""
modelSpec:
- name: "opt125m"
repository: "vllm/vllm-openai"
tag: "latest"
modelURL: "facebook/opt-125m"
replicaCount: 1
requestCPU: 6
requestMemory: "16Gi"
requestGPU: 1
pvcStorage: "10Gi"
在此 YAML 配置中
modelSpec
包括name
:您喜欢调用的模型的昵称。repository
:vLLM 的 Docker 仓库。tag
:Docker 镜像标签。modelURL
:您想要使用的 LLM 模型。
replicaCount
:副本数量。requestCPU
和requestMemory
:指定 Pod 的 CPU 和内存资源请求。requestGPU
:指定所需的 GPU 数量。pvcStorage
:为模型分配持久存储。
注意: 如果您打算设置两个 Pod,请参考此 YAML 文件。
注意: vLLM 生产堆栈提供更多功能(例如 CPU 卸载和广泛的路由算法)。请查看这些示例和教程 以及我们的 仓库 了解更多详情!