借助 Kubernetes 与 vLLM 实现大规模大语言模型推理
在当下的人工智能领域，大语言模型（LLMs）正以前所未有的力量推动各类应用变革，从智能聊天机器人、精准搜索引擎，到高效的代码辅助工具以及自动化文档处理系统，其身影无处不在。然而，将大语言模型高效地部署到生产环境中，却面临着严峻的基础设施与工程挑战。尤其是当需要同时处理数百甚至数千个并发请求，且要保证低延迟和高可靠性时，传统的技术方案往往难以应对。本文将结合成熟的最佳实践、最新研究成果以及真实的生产经验，详细阐述如何利用 Kubernetes 和 vLLM，在生产环境中实现大规模、高可靠的大语言模型推理服务。
一、传统大语言模型推理为何难以规模化
生产环境中，LLM 推理的核心是平衡吞吐量、成本与流量应对能力，而传统方案存在四大关键瓶颈：
- 内存消耗高
：标准推理引擎对注意力机制中键值（KV）缓存管理低效，处理长序列时浪费大量 GPU 内存；
- 批处理僵化
：静态批处理下，部分请求提前完成会导致剩余计算资源闲置；
- 资源碎片化
：多会话、多用户场景中，内存与 GPU 资源分配不均，小块空闲资源无法利用；
- 扩缩容复杂
：跨 GPU、节点的分布式多用户推理扩缩容难度大，易出现资源过剩或不足。 这些问题最终导致企业面临服务成本高、硬件利用率低、响应慢、任务失败率高等困境。
二、vLLM 是什么，为何至关重要
vLLM（虚拟大语言模型）是专为分布式系统设计的开源 LLM 推理库，核心目标是解决传统方案痛点：
- 降本增效
：近乎零浪费管理 KV 缓存，减少 GPU 与内存资源损耗；
- 高并发支持
：兼容大规模批处理，应对海量并发请求；
- 模型兼容性强
：无缝适配 Llama、Mistral、Falcon 等主流 LLM；
- 生态易集成
：可与 Kubernetes 编排框架、MLOps 流水线快速对接。 其优势源于 PagedAttention 分页注意力机制、高效 CUDA 内核、优化批处理与量化策略的协同创新。
三、适用于大语言模型推理的 Kubernetes 基础
在机器学习工作负载的编排和规模化方面，K