dexblog.ro
Acces rapid: Învață AI Învață Programare Specificații Dispozitive Comparații
VLLM Toate comenzile vLLM & Infrastructură LLM

Implementarea în Producție pe Kubernetes prin Chart-uri Helm și KServe în vLLM & Infrastructură LLM

Server & Invocare CLI Infrastructură Cloud Q&A AI / Distribuie cod
Sintaxă & invocare 
helm install vllm-prod oci://ghcr.io/vllm-project/charts/vllm --values values.yaml

Pentru implementările la scară largă, vLLM este împachetat ca serviciu scalabil în Kubernetes utilizând chart-ul oficial Helm sau operatorul KServe, beneficiind de auto-scalare orizontală (HPA) pe baza metricilor Prometheus de lungime a cozii de cereri.

# Fragment values.yaml pentru Helm:
replicaCount: 2
resources:
  limits:
    nvidia.com/gpu: 2
model: "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
extraArgs:
  - "--tensor-parallel-size=2"
  - "--enable-prefix-caching"

Rezistență enterprise: Asigură disponibilitate ridicată, rolling updates fără timpi morți și alocare dinamică a GPU-urilor în cloud.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: Implementarea în Producție pe Kubernetes prin Chart-uri Helm și KServe

Ai o întrebare despre Implementarea în Producție pe Kubernetes prin Chart-uri Helm și KServe sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.