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下面是一套可以在 K8s 集群外侧或 Custom Metrics Adapter 中运行的 Python 监控与自动化伸缩评估代码。"""生产级 vLLM 显存利用率与 K8s 动态扩缩容评估探针作者: 苏沁宁 (苏苏)""""""vLLM 推理引擎 Prometheus 指标拉取与 HPA 决策器"""try:# 提取浮点数值logger.error(f"查询 Prometheus 指标失败
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先看业务需求，再看 benchmark。延迟敏感型选 TRT-LLM，吞吐敏感型选 vLLM，和 HuggingFace 生态深度绑定选 TGI。不要追求"一个引擎统治所有场景"。双引擎甚至三引擎并存是合理的，通过统一抽象层屏蔽差异。考虑全生命周期成本，不只是推理延迟。TRT-LLM 的 2ms 延迟优势，可能被几小时的模型转换时间、运维复杂度、和有限的模型兼容性所抵消。
本文深入解析2026年大模型推理弹性伸缩的核心技术，从GPU资源管理、Kubernetes调度到自动扩缩容策略，给出完整的工程实战方案。2026年的AI基础设施工程师必须精通GPU调度、容器编排、成本优化、可观测性等多个领域，才能在企业AI化转型中交付既稳定又经济的推理服务。某头部SaaS公司的AI推理集群在没有弹性伸缩的时期，GPU利用率长期低于30%，每月浪费超过$200,000的硬件成本。那
HNSW 通过多层导航图结构，将亿级向量检索的延迟从秒级降低到毫秒级，同时保持 95% 以上的召回率。其核心优势在于图遍历的对数级跳数和贪心路由的高效性。乘积量化（PQ）解决了内存瓶颈，将存储压缩 6-64 倍，代价是距离计算精度和召回率的轻微下降。落地路线建议：第一步，根据向量维度和数据规模选择索引类型——亿级以下、维度 768 以内优先 HNSW，更高维度或更大规模考虑 IVF-PQ 混合方案
大模型推理服务上 K8s，核心矛盾是 GPU 资源的独占性与流量的弹性需求之间的冲突。提升单卡利用率：优先使用 vLLM 的 Continuous Batching 机制，配合 PagedAttention 减少显存碎片，单卡并发能力可提升 3-5 倍。精细化 HPA 策略：基于推理队列深度而非 CPU 利用率触发扩缩容，缩容时设置稳定窗口和优雅退出，避免中断在线请求。冷启动治理：通过预热池或预测
AI 推理上云的核心挑战是 GPU 资源的刚性与推理负载的弹性之间的矛盾。Time-Slicing 适合低延迟不敏感的批量场景，MPS 适合同构模型多实例，DRA 是未来方向但生态尚不成熟。生产部署必须解决三个问题：GPU 资源池化与共享调度、模型预热与冷启动优化、基于自定义指标的弹性伸缩。vLLM 配合 K8s HPA 和 Prometheus 自定义指标可以实现基本的弹性推理服务，但 GPU
一、编写cicd部署到k8s集群上脚本name: Maven Package# 名称env: # 环境变量hostPath: /opt/project/teston: # 触发时间为创建发布(打tag)release:types: [created]jobs: # 任务build:runs-on: ...
月调用量 < 50M tokens？├── 是 → 用 API / 聚合平台，不要自部署└── 否 → 业务以 Agent / 多轮对话为主？├── 是 → SGLang（70B+ 集群 / 4×H100 起）└── 否 → 单一通用业务流？├── 是 → vLLM v0.23（最稳，生态最好）└── 否（极致性能 / 大规模 SaaS）→ TensorRT-LLM一句话总结三引擎已经不是"性能差
摘要： 本文详细介绍了在Ubuntu 22.04上部署Kubernetes集群并运行vLLM推理框架的完整流程。vLLM凭借PagedAttention和动态批处理技术显著提升GPU推理效率，支持多GPU并行及主流大模型。部署过程涵盖环境准备（NVIDIA驱动、容器运行时）、K8s集群搭建、vLLM容器化部署及优化（GPU调度、模型持久化）。通过K8s的Device Plugin实现GPU资源管理
通过在 k3s (k8s) 上完成 ollama 的安装并运行 deepseek，以及编写 Go 语言调用接口代码这一系列操作，具有多方面的实际意义和深远的展望。从技术层面而言，这为开发者在特定的容器编排环境下集成模型服务提供了一套可参考的方法和实践经验。无论是对于后续想要在相似环境里部署其他模型，还是改进和优化当前模型的运行方式，都提供了宝贵参考范例。单纯有 ollama 环境运行起来还不够，还
本文完成了一个从模型下载到 Kubernetes 部署的完整小模型推理服务实践。ModelScope 下载 Qwen2.5-1.5B-Instruct↓模型保存到宿主机 /data/models↓nerdctl 单独启动 vLLM 进行验证↓Kubernetes Pod 通过 hostPath 挂载模型目录↓vLLM 加载本地模型↓Volcano Scheduler 调度 vGPU 资源↓Serv
Kubernetes提供了企业级的容器编排能力，特别适合vLLM部署的以下场景：弹性伸缩：根据负载自动调整vLLM实例数量高可用性：自动故障恢复和负载均衡资源管理：精细化的GPU资源分配和调度多租户隔离：不同模型或用户之间的资源隔离版本管理：无缝的模型版本升级和回滚
SGLang是一个基于Python的分布式计算框架，通过多进程架构突破GIL限制。它支持三种并行计算模式：张量并行(TP)、流水线并行(PP)和数据并行(DP)，以及针对特定模型的局部计算并行。文章详细介绍了TP模式的单机多卡部署方法，展示了服务启动日志和API调用示例，并简要说明了多机多卡集群的配置方式。SGLang能够有效利用多GPU资源，为大规模语言模型推理提供高效的分布式计算支持。
