vLLM Production Stack：3 倍吞吐量 + K8s 一键部署

为什么选 vLLM？

当你需要生产级的 LLM 推理服务时，Ollama 的易用性不够，直接用 HuggingFace Transformers 性能不足。vLLM 填补了这个空白。

性能提升

与原版 vLLM 相比，Production Stack 带来：

• 3 倍吞吐量提升：PagedAttention 优化 + 批量调度
• 3 倍响应速度：异步引擎 + 前缀缓存
• 50% 显存节省：量化 + KV Cache 压缩

K8s 部署

# 添加 Helm repo
helm repo add vllm https://vllm-project.github.io/production-stack

# 安装
helm install my-llm vllm/vllm-stack \
  --set model=deepseek-v3 \
  --set replicas=3 \
  --set gpu.type=A100 \
  --set gpu.count=4

内置可观测性

部署即自带 Grafana Dashboard：

• 请求指标：QPS、延迟分布、错误率
• 模型指标：Token 生成速度、批次大小
• 硬件指标：GPU 利用率、显存用量、温度
• 业务指标：每个 API Key 的用量统计

适用场景

• 企业内部 AI 助手（数据不能出公司网络）
• AI SaaS 产品的推理后端
• 多模型统一推理网关
• 大规模批量推理任务

来源: @lmcache 的生产方案分享