01
项目背景与架构设计
为什么需要多模型管理？vLLM + K8s 架构总览。
架构总览
02
环境准备
K8s集群搭建（Minikube/K3s）、Helm安装、GPU节点配置。
K8sGPU
03
vLLM基础镜像制作
Dockerfile编写、多阶段构建、镜像瘦身技巧。
Docker镜像
04
vLLM核心配置
模型加载参数、并发设置、KV Cache优化。
推理优化
05
K8s Deployment设计
Pod资源声明、GPU资源绑定、健康检查探针。
Deployment健康检查
06
多模型Service管理
ClusterIP与NodePort策略、Ingress路由配置。
ServiceIngress
07
ConfigMap与Secret
模型路径配置、API密钥管理、环境变量注入。
配置安全
08
PersistentVolume与PVC
模型存储卷挂载、共享存储方案（NFS/EFS）。
存储PV/PVC
09
Helm Chart打包
Chart结构设计、values.yaml参数化、模板渲染。
Helm打包
10
多模型部署策略
蓝绿部署、滚动更新、金丝雀发布。
发布策略
11
模型版本管理
标签策略、回滚机制、模型仓库集成。
版本回滚
12
自动扩缩容（HPA）
基于GPU利用率的指标采集、Prometheus Adapter配置。
HPAGPU
13
资源配额管理
Namespace ResourceQuota、LimitRange设置。
配额限制
14
网络策略（NetworkPolicy）
模型间隔离、外部访问控制。
网络隔离
15
监控与告警
Prometheus + Grafana 监控vLLM指标、自定义告警规则。
监控告警
16
日志收集
Fluentd + Elasticsearch + Kibana 日志管道搭建。
日志EFK
17
模型预热与缓存
启动脚本优化、模型加载加速、共享内存配置。
预热缓存
18
多租户隔离
基于Namespace的租户划分、RBAC权限控制。
租户RBAC
19
API网关集成
Kong/APISIX 配置、限流、鉴权。
网关限流
20
性能压测
Locust脚本编写、吞吐量与延迟分析、瓶颈定位。
压测Locust
21
故障排查
Pod CrashLoopBackOff分析、OOM Killer处理、GPU异常恢复。
排障GPU
22
数据备份与恢复
etcd备份、模型文件备份、灾难恢复演练。
备份容灾
23
CI/CD流水线
GitLab CI / Jenkins 自动化部署、镜像构建与推送。
CI/CD自动化
24
安全加固
镜像扫描、Pod安全策略、Seccomp配置。
安全策略
25
成本优化
Spot实例使用、GPU共享策略、模型量化部署。
成本量化
26
多集群管理
KubeFed联邦、集群间模型同步、全局负载均衡。
多集群联邦
27
边缘部署
K3s + vLLM 在边缘节点上的轻量化部署方案。
边缘K3s
28
模型热更新
动态加载/卸载模型、无损切换策略。
热更新无损
29
生产级高可用
多副本部署、Pod反亲和性、PDB配置。
高可用PDB
30
项目总结与展望
最佳实践总结、未来演进方向（vLLM + Ray Serve）。
总结展望