浅谈目前主流的LLM软件技术栈：Kubernetes + Ray + PyTorch + vLLM 的协同架构

近年来，随着大语言模型（LLM）、多模态模型和生成式 AI 技术的快速演进，AI 工程体系正经历从"单点模型"向"端到端智能系统"的深刻转型。这一转型不仅带来了算法层面的突破，更对底层软件基础设施提出了前所未有的挑战：如何在保障高吞吐、低延迟的同时，支持快速迭代、弹性伸缩与多租户共享？如何让算法工程师专注于模型创新，而无需深陷资源调度与运维泥潭？

在大量生产实践与开源社区演进中，一个清晰、分层、职责分明的开放技术栈逐渐浮现：Kubernetes（容器编排） + Ray（分布式计算引擎） + PyTorch（训练框架） + vLLM（推理引擎）。这一组合并非偶然堆砌，而是对"模型效率---任务编排---资源治理"三层核心问题的系统性回应。本文将从工程视角出发，逐层剖析其设计思想、技术内涵与落地路径。

Kubernetes + Ray + PyTorch + vLLM: AI主流架构

（图片来源：https://www.anyscale.com/blog/ai-compute-open-source-stack-kubernetes-ray-pytorch-vllm）

）

如上图，将该栈划分为三个层次，每一层解决一类核心问题：

层级	职责	代表技术	用户角色
训练与推理框架层	高效运行模型（GPU 利用、并行策略、自动微分）	PyTorch, vLLM	ML 工程师、算法研究员
分布式计算引擎层	任务调度、数据流转、弹性扩缩、故障恢复	Ray	平台工程师、ML 工程师
容器编排层	节点分配、多租户隔离、容器生命周期管理	Kubernetes	平台/运维工程师

这种分层设计，本质上是对 "计算效率"、"任务编排"与"资源治理" 三大维度的解耦。即："Kubernetes 面向平台工程师，而 Ray/PyTorch/vLLM 面向 ML 开发者"------两者协同，方能兼顾开发敏捷性与运维稳定性。

为何需要这一软件栈？------生成式 AI 带来的四大挑战

传统机器学习时代，模型规模小、训练周期短、服务模式简单，单机或简单集群即可满足需求。但生成式 AI 的兴起彻底改变了这一格局，带来四大关键挑战：

1. 工作负载复杂化

生成式 AI 不再局限于"训练 → 部署"两阶段，而是演化为多阶段、异构、交互式流水线。典型场景如：

• 多模态内容理解：视频解码（CPU）→ 图像/语音特征提取（GPU）→ LLM 语义推理（GPU）；
• 后训练（Post-training）：利用 LLM 生成数据 → 奖励模型打分 → 强化学习更新策略 → 再次生成，形成闭环；
• RAG（检索增强生成）：向量检索（CPU/GPU）→ 上下文拼接 → LLM 推理。

这些任务混合 CPU/GPU、I/O 密集与计算密集型操作，传统批处理框架难以高效调度。

2. 资源规模指数级增长

百亿参数模型动辄需数十甚至上百张 A100/H100 GPU，显存需求达 TB 级。同时，推理请求具有突发性与长尾分布，要求系统既能支撑峰值 QPS，又能在低谷期自动缩容以控制成本。

3. 迭代速度成为核心竞争力

头部团队已将"单个开发者每月实验次数"作为关键指标。若每次模型变更都需数天部署、调参、压测，创新将被严重拖慢。因此，基础设施必须支持"小时级"甚至"分钟级"实验闭环。

4. 未来兼容性压力

新硬件（如 H100、B200）、新模型结构（如 MoE、Mamba）、新训练范式（如在线微调）层出不穷。系统若与特定框架或硬件强耦合，将面临频繁重构风险。

面对这些挑战，单一技术已无法胜任。必须构建一个分层解耦、开放可插拔的软件栈。

三层架构：职责分离与协同机制

该栈（Kubernetes + Ray + PyTorch + vLLM）可清晰划分为三个逻辑层，每层聚焦一类问题，彼此通过标准接口协同：

▶ 第一层：训练与推理框架层 ------ "让模型跑得更快"

核心目标：最大化 GPU 利用率，实现高效前向/反向传播。

• PyTorch 作为当前主流深度学习框架，提供灵活的动态图机制、自动微分、分布式训练（如 FSDP、DDP）支持，是模型研发的"通用语言"。其与 Hugging Face Transformers、DeepSpeed 等生态深度集成，可支撑从 7B 到 70B+ 参数模型的训练。
• vLLM 则专为 Transformer 推理优化，其核心创新 PagedAttention 借鉴操作系统虚拟内存分页思想：
- • 将注意力机制中的 Key/Value 缓存划分为固定大小"页"；
- • 支持非连续显存分配，显著减少碎片；
- • 实现 连续批处理（Continuous Batching）：动态合并不同长度请求，避免 GPU 空转。

实测表明（可参见文末参考文献），在 Llama-2-7B 上，vLLM 相比 Hugging Face Transformers 可提升吞吐 8--12 倍，显存利用率提高 2--4 倍。

此外，SGLang、TensorRT-LLM 等也属于此类专用推理引擎，但 vLLM 因其开源性、Python 接口友好性及对 Hugging Face 模型的无缝支持，成为社区首选。

▶ 第二层：分布式计算引擎层 ------ "让任务跑得更顺"

核心目标：在单个作业（Job）内部，调度任务、流转数据、处理故障、弹性扩缩。

• Ray 是一个 Python 原生、GPU 感知的分布式计算框架。其核心抽象包括：
- • Task：无状态函数，适合数据预处理、批推理；
- • Actor：有状态对象，适合托管 vLLM 实例、维护模型状态；
- • Ray Serve：专为模型服务设计的高层 API，支持 A/B 测试、多模型路由；
- • Ray Train：统一训练接口，集成 PyTorch、XGBoost 等后端。

在复杂流水线中，Ray 能：

• 自动将 CPU 任务调度到 CPU 节点，GPU 任务调度到 GPU 节点；
• 在 vLLM 实例崩溃时自动重建 Actor；
• 根据请求队列长度动态增减推理实例数量；
• 在后训练场景中，协调训练器与 rollout 生成器之间的权重同步与数据回传。

值得注意的是，Ray 并不替代 Kubernetes，而是运行在其之上，专注于"作业内部"的细粒度调度。

▶ 第三层：容器编排层 ------ "让资源用得更稳"

核心目标：在集群层面，分配节点、隔离租户、管理容器生命周期。

• Kubernetes 作为云原生事实标准，提供：
- • Pod 调度：通过 nodeSelector、affinity 等机制将 vLLM Pod 绑定到 GPU 节点；
- • 资源隔离：通过 Namespace + ResourceQuota 实现多团队共享集群；
- • 服务暴露：通过 Service + Ingress 对外提供 REST/gRPC 接口；
- • 自动扩缩：HPA（基于 CPU/GPU 指标）或 KEDA（基于 QPS、队列长度）驱动 Pod 扩缩；
- • 故障恢复：Pod 崩溃后自动重建，节点失联后迁移工作负载。

虽然 SLURM 在科研训练中仍有优势，但 Kubernetes 因其对在线服务、微服务架构的天然支持，正成为企业统一 AI 基础设施的首选。

关键分工：K8s 负责"作业间"调度（Job-level），Ray 负责"作业内"调度（Task-level）。

典型使用场景与代码示例

场景：多模态内容审核系统

1. 输入：用户上传视频；
1. 处理流水线：
- • Stage 1（CPU）：视频解码为帧序列；
- • Stage 2（GPU）：使用 CLIP 模型提取图像/文本嵌入；
- • Stage 3（GPU）：将嵌入送入 Llama 模型，判断是否含违规内容；
1. 输出：审核结果 + 置信度。

代码实现（Ray 编排）

复制代码

import ray
from vllm import LLM, SamplingParams
import cv2
import torch

# Stage 1: 视频解码（CPU）
@ray.remote(num_cpus=1)
defdecode_video(video_path):
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    frames = []
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        ifnot ret: break
        frames.append(frame)
    cap.release()
    return frames

# Stage 2: CLIP 特征提取（GPU）
@ray.remote(num_gpus=0.5)
defextract_features(frames):
    # 假设已加载 CLIP 模型
    model = torch.load("clip_model.pth")
    features = model.encode(frames)
    return features

# Stage 3: LLM 推理（GPU）
@ray.remote(num_gpus=1)
classLLMActor:
    def__init__(self, model_path):
        self.llm = LLM(model=model_path)
        self.sampling_params = SamplingParams(temperature=0.0, max_tokens=64)
    
    defpredict(self, prompts):
        outputs = self.llm.generate(prompts, self.sampling_params)
        return [o.outputs[0].text for o in outputs]

# 主流程
ray.init(address="ray://k8s-ray-head:10001")  # 连接 K8s 中的 Ray 集群

frames_ref = decode_video.remote("video.mp4")
features_ref = extract_features.remote(frames_ref)
llm_actor = LLMActor.remote("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
result = llm_actor.predict.remote([f"Is this content safe? {feat}"for feat in features_ref])
print(ray.get(result))

Kubernetes 部署 Ray 集群（简化）

复制代码

# ray-cluster.yaml
apiVersion:apps/v1
kind:StatefulSet
meta
name:ray-head
spec:
template:
    spec:
      containers:
      -name:ray-head
        image:rayproject/ray:latest
        command: ["ray", "start", "--head", "--port=6379", "--dashboard-host=0.0.0.0"]
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu:0# Head 节点通常无 GPU

---
apiVersion:apps/v1
kind:Deployment
meta
name:ray-worker
spec:
template:
    spec:
      containers:
      -name:ray-worker
        image:your-custom-image-with-vllm# 包含 vLLM/PyTorch
        command: ["ray", "start", "--address=ray-head:6379"]
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1

通过此架构，整个流水线可在 K8s 集群上弹性运行，Ray 自动调度各阶段任务到合适节点。

企业落地的关键实践与经验

在真实生产环境中，成功落地该栈需关注以下维度：

1. 资源隔离与配额管理

• 为不同业务线创建独立 Namespace；
• 设置 GPU 配额（如 limits.nvidia.com/gpu: 10）；
• 使用 K8s PriorityClass 保障核心服务资源。

2. 监控与可观测性

• 采集 vLLM 指标：num_requests_running, gpu_cache_usage, tokens_per_second；
• 监控 Ray：num_actors, task_queue_length, node_cpu_utilization；
• 集成 Prometheus + Grafana + Loki，构建统一视图。

3. 冷启动与预热优化

• vLLM 加载 70B 模型可能耗时 5--10 分钟；
• 解决方案：使用 Init Container 预加载模型，或部署常驻服务 + HPA 缩容至 1 副本（非 0）。

4. 安全与合规

• 在 Ingress 层增加 JWT 认证；
• 对输入做长度/内容过滤，防止 prompt injection；
• 输出结果经脱敏网关后再返回。

5. 成本控制策略

• 结合 Spot 实例 + K8s Cluster Autoscaler 降低 GPU 成本；
• 利用 vLLM 的高吞吐特性，减少所需 GPU 数量；
• 夜间自动缩容至最小副本，白天按需扩容。

实践中，许多团队（可参见文末参考文献中的Pinterest、Uber、Roblox 等企业的实践案例）通过该栈实现了 GPU 利用率从 30% 提升至 85%+ ，推理成本下降 50%--70%，同时将新模型上线周期从"周级"压缩至"小时级"。

总结与展望

Kubernetes + Ray + PyTorch + vLLM 的组合，代表了当前生成式 AI 基础设施的成熟范式。它通过分层解耦的设计哲学，既满足了算法团队对灵活性与性能的需求，又兼顾了平台团队对稳定性与可运维性的要求。

未来，该栈将持续演进：

• 训练-推理一体化：Ray Train 与 Ray Serve 深度联动，支持在线微调与实时推理；
• 更智能的调度：基于请求特征（如 prompt 长度、模型大小）动态分配资源；
• 硬件抽象增强：无缝切换 A100/H100/B200，甚至支持 NPU、TPU；
• 绿色 AI：通过精细化调度与模型压缩，降低碳足迹。

技术没有终点，但方向日益清晰。构建一个开放、分层、面向未来的 AI 软件栈，不仅是工程选择，更是组织能力的体现。在大模型走向"基础设施化"的今天，谁掌握了高效、敏捷、可靠的工程体系，谁就握住了智能时代的主动权。

参考文献：