Envoy上でKubernetes Gateway APIを実装し、AIゲートウェイのユースケースにも対応するKubernetesネイティブなAPIゲートウェイ。
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。
- スター
- 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
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。
収録されている特集
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。
関連プロジェクト
Envoyを基盤とするオープンソースのコントロールプレーン。ホスト型LLMプロバイダー、セルフホスト型推論、MCPサーバーを、アプリ向けの単一のOpenAI互換APIで利用できます。
ローカル、プライベート、クラウドのバックエンドを対象に、リクエストごとにLLMを選択または組み合わせ、単一のAPIエンドポイントで提供する、オープンでプログラム可能な判断レイヤー。
LLM、MCPツール、エージェント間の通信にセキュリティ、可観測性、ガバナンスを加えるオープンソースのAIエージェント向けプロキシ。
複数のMLフレームワークに対応し、予測AIモデルと生成AIモデルを大規模にデプロイ・サービングするKubernetesネイティブのプラットフォーム。
Kubernetesクラスター向けのeBPFベースCNI。IDベースのL3〜L7ポリシーやkube-proxyの置き換えに対応し、ネットワーク、セキュリティ、可観測性を提供します。