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llm-d

llm-d/llm-d-router

負荷、prefix-cache、優先度を考慮し、Kubernetes上のLLM推論リクエストを振り分けるインテリジェントな入口です。

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458
フォーク
516
未解決の Issue
374
最終コミット
16 時間前

これは何?

llm-d Routerは、LLM推論向けのリクエストルーティングレイヤーです。Endpoint Picker(EPP)は、バックエンドプールの現在の状態に照らして各リクエストを評価し、KV-cacheの局所性、現在の負荷、優先度を考慮して最適なモデルサーバーを選択します。ext-procプロトコルを介してEnvoyベースのプロキシと連携するため、配置の判断はデータプレーンで行われます。

Routerは、Helm chartで設定し、自己管理型のEnvoyプロキシをサイドカーとしてデプロイするスタンドアロンモード、または個別のスケーラブルなサービスとして実行できます。本番環境ではGatewayモードにも対応しており、共有Gateway APIゲートウェイ上のHTTPRouteからInferencePoolを参照します。Istio、AgentGateway、Google CloudのApplication Load Balancerとの連携も可能です。

リポジトリには、スケジューリング目標やモデル名の書き換えに使うInferenceObjective APIとInferenceModelRewrite APIも含まれており、A/Bテストやカナリアロールアウトをサポートします。また、disaggregationサイドカーが、専用ワーカーと連携してPrefill/DecodeおよびEncode/Prefill/Decodeのワークフローを調整します。

主な機能

  • 01KV-cacheの局所性、現在の負荷、優先度を考慮してリクエストを振り分けます。
  • 02ext-procプロトコルを介してEnvoyと連携します。
  • 03Helmを使ったスタンドアロンデプロイに対応し、サイドカー型とサービス型のプロキシ構成を選べます。
  • 04Istioやクラウドロードバランサーを含む、Kubernetes Gateway APIに対応しています。
  • 05A/Bテストやカナリアロールアウト向けにモデル名を書き換えられます。
  • 06P/DおよびE/P/Dの分離型推論ワークフローを調整します。

ユースケース

  • Kubernetes上で複数のモデルサーバーレプリカにLLM推論トラフィックを振り分ける。
  • 関連するリクエストを同じバックエンドに送信し、prefix-cacheのヒット率を高める。
  • ゲートウェイでモデル名を書き換え、カナリアロールアウトやA/Bテストを実施する。
  • 分離型のPrefill/Decode推論パイプラインを提供する。

クイックスタート

  1. 1

    Kubernetesでスタンドアロンデプロイする方法について、Helmチャートのドキュメントを確認してください

使う前に知っておきたいこと

  • Kubernetesクラスターが必要です。Kubernetes上で推論トラフィックをルーティングするように設計されています。
  • Envoyを自分でインストールして設定する場合、サポートされるrequest_body_modeとresponse_body_modeはFULL_DUPLEX_STREAMEDのみです。

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トピック

よくある質問

llm-d-router とは?
負荷、prefix-cache、優先度を考慮し、Kubernetes上のLLM推論リクエストを振り分けるインテリジェントな入口です。 llm-d Routerは、LLM推論向けのリクエストルーティングレイヤーです。Endpoint Picker(EPP)は、バックエンドプールの現在の状態に照らして各リクエストを評価し、KV-cacheの局所性、現在の負荷、優先度を考慮して最適なモデルサーバーを選択します。ext-procプロトコルを介してEnvoyベースのプロキシと連携するため、配置の判断はデータプレーンで行われます。
llm-d-router は無料で使えますか?ライセンスは?
llm-d-router は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
llm-d-router は今もメンテナンスされていますか?
活発にメンテナンス中。llm-d-router の最終コミットは 2026年11月6日 です。
llm-d-router は何に使えますか?
Kubernetes上で複数のモデルサーバーレプリカにLLM推論トラフィックを振り分ける。 関連するリクエストを同じバックエンドに送信し、prefix-cacheのヒット率を高める。 ゲートウェイでモデル名を書き換え、カナリアロールアウトやA/Bテストを実施する。 分離型のPrefill/Decode推論パイプラインを提供する。
llm-d-router のインストール方法は?
Kubernetesでスタンドアロンデプロイする方法について、Helmチャートのドキュメントを確認してください
llm-d-router はどこで入手できますか?
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/llm-d/llm-d-router

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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