4. 环境准备：安装 kubectl、配置 K8s 集群、安装 Helm
好，咱们正式开始动手了。
这一章，说白了就是搭台子。你想想看，后面所有的 vLLM 推理任务，都得跑在 K8s 上。台子搭不好，后面全是坑。我见过太多人，模型还没跑起来，先被环境折腾得想摔键盘。
所以，咱们一步步来。把 kubectl、K8s 集群、Helm 这三样东西搞定。嗯，这里要注意，顺序别搞反了。
4.1 安装 kubectl：你的 K8s 遥控器
kubectl 是什么？就是你和 K8s 集群对话的命令行工具。没有它，你连集群里跑着啥都看不到。
我个人习惯，装完系统第一件事就是装 kubectl。为什么？因为后面配集群、装 Helm，全得靠它。
核心原则：kubectl 的版本，最好和你的 K8s 集群版本相差不超过一个次要版本。比如集群是 1.28，kubectl 用 1.27、1.28 或 1.29 都行。差太多会出怪问题。
安装方式很简单，我直接给命令：
# Linux / macOS (用 curl 下载)
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"
chmod +x kubectl
sudo mv kubectl /usr/local/bin/
# 验证安装
kubectl version --clientWindows 用户呢？用 Chocolatey 或者直接下载 exe 都行。我个人建议用 Chocolatey，省事：
choco install kubernetes-cli小技巧：装完后，记得配一下命令补全。我每次在新机器上配环境，第一件事就是敲 source <(kubectl completion bash)。Tab 键按起来，效率翻倍。
4.2 配置 K8s 集群：Minikube 还是云厂商？
集群怎么选？这得看你的场景。
如果你只是本地学习、测试，Minikube 足够了。它能在你笔记本上跑一个单节点的 K8s 集群。我刚开始学 K8s 的时候，就是在 Minikube 上折腾的。虽然功能有限，但核心概念全都有。
如果你要搞生产环境，或者需要 GPU 跑 vLLM，那还是得上云厂商的托管集群，比如 EKS、AKS、GKE。为什么？因为 Minikube 对 GPU 的支持，说实话，有点折腾。
4.2.1 方案一：Minikube（本地学习首选）
安装 Minikube 也很直接：
# Linux
curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube
# 启动集群（默认用 Docker 驱动）
minikube start --cpus=4 --memory=8192
# 检查状态
minikube status启动后，kubectl 会自动连上这个集群。你可以试试：
kubectl get nodes看到有个叫 minikube 的节点，就说明成功了。
注意：Minikube 默认用 Docker 驱动。如果你用的是 Windows 或 macOS，建议先装好 Docker Desktop。我曾经遇到过因为 Docker 没启动，Minikube 卡在 Starting 界面半小时的情况……嗯，从那以后我每次启动前都会先检查 Docker 是否在运行。
4.2.2 方案二：云厂商托管集群（生产环境推荐）
以 AWS EKS 为例，流程大概是：
- 在 AWS 控制台创建 EKS 集群
- 配置 IAM 权限和 VPC
- 用
aws eks update-kubeconfig生成 kubeconfig 文件
命令示例：
aws eks update-kubeconfig --region us-west-2 --name my-vllm-cluster之后，你的 kubectl 就能连上云上的集群了。我个人习惯，会在 ~/.kube/config 里配多个上下文，方便切换：
kubectl config get-contexts
kubectl config use-context my-eks-cluster避坑指南：我曾经在配置 EKS 时，忘了给节点角色挂载正确的 IAM 策略，结果节点一直无法注册到集群。排查了半天才发现是权限问题。所以，创建集群时，一定要仔细检查节点角色的权限。
4.3 安装 Helm：K8s 的包管理器
Helm 是什么？你可以把它想象成 apt-get 或 yum，但它是给 K8s 用的。后面部署 vLLM，我们大概率会用 Helm Chart 来管理。
安装 Helm 也很简单：
# Linux / macOS
curl -fsSL -o get_helm.sh https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3
chmod 700 get_helm.sh
./get_helm.sh
# 验证
helm versionWindows 用户同样可以用 Chocolatey：
choco install kubernetes-helm装完后，记得添加常用的 Chart 仓库。比如后面我们要用的 vLLM 官方仓库：
helm repo add vllm https://vllm-project.github.io/helm-charts
helm repo update核心概念：Helm 用 Chart 来打包 K8s 资源。一个 Chart 里可以包含 Deployment、Service、ConfigMap 等。你只需要改几个 values 参数，就能部署一套完整的 vLLM 推理服务。说白了，就是模板化部署。
4.4 本章知识体系
为了让你更直观地理解这三者的关系，我画了一张图：
4.5 验证环境
装完这些，怎么知道环境是不是好的？我一般会跑几个快速检查：
# 1. 检查 kubectl 版本
kubectl version --client
# 2. 检查集群节点
kubectl get nodes
# 3. 检查 Helm 版本
helm version
# 4. 检查 Helm 仓库
helm repo list如果每一步都返回正常信息，恭喜你，环境准备好了。
个人经验：我习惯在 ~/.bashrc 里加几个别名，比如 alias k=kubectl，alias kgn='kubectl get nodes'。少敲几个字母，心情都会好很多。
好，环境搭好了。后面我们就可以开始真正部署 vLLM 了。
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