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在Amazon EKS上使用vLLM深度学习容器部署大型语言模型（LLMs）
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原文英文，约3700词，阅读约需14分钟。
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内容提要
组织在大规模部署大型语言模型（LLMs）时面临优化GPU资源、管理网络基础设施和高效访问模型权重等挑战。vLLM是一个开源库，旨在简化LLM推理和服务的部署，AWS深度学习容器（DLCs）提供优化环境以支持高性能推理。结合AWS服务，用户可以高效部署LLMs，降低复杂性并提升性能。
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关键要点
- 组织在大规模部署大型语言模型（LLMs）时面临优化GPU资源、管理网络基础设施和高效访问模型权重等挑战。
- vLLM是一个开源库，旨在简化LLM推理和服务的部署。
- AWS深度学习容器（DLCs）提供优化环境以支持高性能推理，用户可以高效部署LLMs，降低复杂性并提升性能。
- AWS DLCs为自管理的机器学习客户提供优化的Docker环境，支持在Amazon EC2、EKS和ECS上训练和部署生成性AI模型。
- AWS DLCs提供预配置的环境，简化部署过程，降低AI/ML基础设施的总拥有成本（TCO）。
- 通过结合Amazon EKS、GPU支持的EC2实例和FSx for Lustre存储，构建高性能的LLM推理系统。
- 使用Elastic Fabric Adapter（EFA）提高多节点推理工作负载的性能，降低延迟和提高吞吐量。
- FSx for Lustre提供高吞吐量、低延迟的数据访问，适合存储大型模型权重。
- AWS Load Balancer Controller用于管理Kubernetes服务的外部访问，支持路径路由和SSL/TLS终止。
- 部署完成后，可以通过API测试vLLM服务器，验证其功能和性能。
- 使用AWS DLCs和Amazon EKS的组合，可以实现LLM推理的最佳性能，同时保持Kubernetes的灵活性和可扩展性。
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