llm-d 开源项目最佳实践教程

1. 项目介绍

llm-d 是一个 Kubernetes 原生的分布式语言模型推理框架，旨在为大规模的语言模型服务提供一条明亮的路径，实现快速的价值转化和具有竞争力的性能成本比。该项目利用最新的分布式推理优化技术，如KV缓存感知路由和分布式服务，与 Kubernetes 的操作工具链（如 Inference Gateway）协同设计。

llm-d 框架具有以下关键特性：

• 优化推理调度器：基于 IGW 的模式，实现自定义的智能负载均衡。
• 分布式服务：利用 vLLM 支持的分布式服务，优化延迟和吞吐量。
• 分布式缓存：通过 vLLM 的 KVConnector 提供插件式的 KV 缓存层级。
• 硬件和负载感知自动扩缩容：根据流量和硬件性能动态调整实例。

2. 项目快速启动

安装依赖

首先，确保您的环境中已经安装了 Kubernetes 和必要的命令行工具。

部署 llm-d

可以使用 llm-d 的部署工具，通过单个 Helm 图表在 Kubernetes 上安装所有主要组件。

# 克隆 llm-d 仓库
git clone https://github.com/llm-d/llm-d-deployer.git

# 进入部署目录
cd llm-d-deployer

# 使用 Helm 安装 llm-d
helm install llm-d ./chart/llm-d

配置和启动

根据具体需求修改配置文件，然后启动服务。

# 修改配置文件
vi values.yaml

# 重新部署服务
helm upgrade llm-d ./chart/llm-d

3. 应用案例和最佳实践

• **案例一：**大规模语言模型在线推理服务。使用 llm-d 提供的高性能推理服务，为在线应用提供实时的语言模型推理。

• **最佳实践：**确保推理服务的可用性和稳定性，可以通过 Kubernetes 的自动扩缩容机制来动态调整资源。

4. 典型生态项目

• **项目一：**llm-d-inference-scheduler：用于优化推理调度的组件，提供智能负载均衡。

• **项目二：**llm-d-kv-cache-manager：管理缓存层的组件，提高缓存效率和推理性能。

通过上述教程，开发者可以快速上手 llm-d 项目，并根据实际需求进行定制化开发和应用部署。