跳到主要内容
版本：🚧 开发中

使用 vLLM AIBrix 安装

本指南提供了集成 vLLM AIBrix 的分步说明。

关于 vLLM AIBrix​

vLLM AIBrix 是一个开源项目，旨在提供构建可扩展 GenAI 推理基础设施的基本构建块。AIBrix 提供了一个云原生解决方案，专为部署、管理和扩展大语言模型（LLM）推理而优化，专门针对企业需求量身定制。

主要功能​

  • 高密度 LoRA 管理：简化对模型轻量级低秩适配的支持
  • LLM 网关和路由：高效管理和引导跨多个模型和副本的流量
  • LLM 应用定制自动扩缩器：根据实时需求动态扩展推理资源
  • 统一 AI 运行时：多功能边车，支持指标标准化、模型下载和管理
  • 分布式推理：可扩展架构，处理跨多节点的大型工作负载
  • 分布式 KV 缓存：支持高容量、跨引擎 KV 重用
  • 经济高效的异构服务：支持混合 GPU 推理以降低成本，同时保证 SLO
  • GPU 硬件故障检测：主动检测 GPU 硬件问题

集成优势​

将 vLLM Semantic Router 与 AIBrix 集成提供了多项优势：

  1. 智能请求路由：Semantic Router 基于内容理解分析传入请求并将其路由到最合适的模型，而 AIBrix 的网关高效管理跨模型副本的流量分配

  2. 增强的可扩展性：AIBrix 的自动扩缩器与 Semantic Router 无缝协作，根据路由模式和实时需求动态调整资源

  3. 成本优化：通过结合 Semantic Router 的智能路由与 AIBrix 的异构服务能力，您可以优化 GPU 利用率并降低基础设施成本，同时保持 SLO 保证

  4. 生产就绪的基础设施：AIBrix 提供企业级功能，如分布式 KV 缓存、GPU 故障检测和统一运行时管理，使在生产环境中部署 Semantic Router 更加容易

  5. 简化运维：集成利用 Kubernetes 原生模式和 Gateway API 资源，为 DevOps 团队提供熟悉的运维模式

前置条件​

开始之前，请确保已安装以下工具：

  • kind - Kubernetes in Docker（可选）
  • kubectl - Kubernetes CLI
  • Helm - Kubernetes 包管理器

步骤 1：创建 Kind 集群（可选）​

创建针对 Semantic Router 工作负载优化的本地 Kubernetes 集群：

kind create cluster --name semantic-router-cluster

# 验证集群就绪
kubectl wait --for=condition=Ready nodes --all --timeout=300s

步骤 2：部署 vLLM Semantic Router​

使用 Helm 部署包含所有必需组件的 Semantic Router 服务：

# 从 GHCR OCI 仓库安装自定义配置
# （可选）如果使用镜像代理，请添加：--set global.imageRegistry=<your-registry>
helm install semantic-router oci://ghcr.io/vllm-project/charts/semantic-router \
  --version v0.0.0-latest \
  --namespace vllm-semantic-router-system \
  --create-namespace \
  -f https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/semantic-router/refs/heads/main/deploy/kubernetes/aibrix/semantic-router-values/values.yaml

# 等待部署就绪（模型下载可能需要几分钟）
kubectl wait --for=condition=Available deployment/semantic-router -n vllm-semantic-router-system --timeout=600s

# 验证部署状态
kubectl get pods -n vllm-semantic-router-system

注意：values 文件包含 Semantic Router 的配置，包括模型设置、类别和路由规则。您可以从 values.yaml 下载并自定义。

步骤 3：安装 vLLM AIBrix​

安装核心 vLLM AIBrix 组件：

# 安装 vLLM AIBrix
kubectl create -f https://github.com/vllm-project/aibrix/releases/download/v0.4.1/aibrix-dependency-v0.4.1.yaml

kubectl create -f https://github.com/vllm-project/aibrix/releases/download/v0.4.1/aibrix-core-v0.4.1.yaml

# 等待部署就绪
kubectl wait --timeout=2m -n aibrix-system deployment/aibrix-gateway-plugins --for=condition=Available
kubectl wait --timeout=2m -n aibrix-system deployment/aibrix-metadata-service --for=condition=Available
kubectl wait --timeout=2m -n aibrix-system deployment/aibrix-controller-manager --for=condition=Available

步骤 4：部署演示 LLM​

创建一个演示 LLM 作为 Semantic Router 的后端：

# 部署演示 LLM
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/semantic-router/refs/heads/main/deploy/kubernetes/aibrix/aigw-resources/base-model.yaml

kubectl wait --timeout=2m -n default deployment/vllm-llama3-8b-instruct --for=condition=Available

步骤 5：创建 Gateway API 资源​

为 envoy gateway 创建必要的 Gateway API 资源：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/semantic-router/refs/heads/main/deploy/kubernetes/aibrix/aigw-resources/gwapi-resources.yaml

测试部署​

方式 1：端口转发（推荐用于本地测试）​

设置端口转发以在本地访问网关：

# 获取 Envoy 服务名称
export ENVOY_SERVICE=$(kubectl get svc -n envoy-gateway-system \
  --selector=gateway.envoyproxy.io/owning-gateway-namespace=aibrix-system,gateway.envoyproxy.io/owning-gateway-name=aibrix-eg \
  -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')

kubectl port-forward -n envoy-gateway-system svc/$ENVOY_SERVICE 8080:80

发送测试请求​

网关可访问后，测试推理端点：

# 测试数学领域的对话补全端点
curl -i -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MoM",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "What is the derivative of f(x) = x^3?"}
    ]
  }'

您将看到演示 LLM 的响应，以及 Semantic Router 注入的额外响应头。

HTTP/1.1 200 OK
server: fasthttp
date: Thu, 06 Nov 2025 06:38:08 GMT
content-type: application/json
x-inference-pod: vllm-llama3-8b-instruct-984659dbb-gp5l9
x-went-into-req-headers: true
request-id: b46b6f7b-5645-470f-9868-0dd8b99a7163
x-vsr-selected-category: math
x-vsr-selected-reasoning: on
x-vsr-selected-model: vllm-llama3-8b-instruct
x-vsr-injected-system-prompt: true
transfer-encoding: chunked

{"id":"chatcmpl-f390a0c6-b38f-4a73-b019-9374a3c5d69b","created":1762411088,"model":"vllm-llama3-8b-instruct","usage":{"prompt_tokens":42,"completion_tokens":48,"total_tokens":90},"object":"chat.completion","do_remote_decode":false,"do_remote_prefill":false,"remote_block_ids":null,"remote_engine_id":"","remote_host":"","remote_port":0,"choices":[{"index":0,"finish_reason":"stop","message":{"role":"assistant","content":"I am your AI assistant, how can I help you today? To be or not to be that is the question. Alas, poor Yorick! I knew him, Horatio: A fellow of infinite jest Testing, testing 1,2,3"}}]}

清理​

删除整个部署：

# 删除 Gateway API 资源和演示 LLM
kubectl delete -f https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/semantic-router/refs/heads/main/deploy/kubernetes/aibrix/aigw-resources/gwapi-resources.yaml
kubectl delete -f https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/semantic-router/refs/heads/main/deploy/kubernetes/aibrix/aigw-resources/base-model.yaml

# 删除 Semantic Router 
helm uninstall semantic-router -n vllm-semantic-router-system

# 删除 kind 集群（可选）
kind delete cluster --name semantic-router-cluster

后续步骤​

  • 设置监控和可观测性
  • 实施身份验证和授权
  • 为生产工作负载扩展Semantic Router 部署