Envoy 기반으로 Kubernetes Gateway API를 구현하고 AI 게이트웨이 사용 사례를 지원하는 Kubernetes 네이티브 API 게이트웨이입니다.
llm-d/llm-d-router
부하, 프리픽스 캐시, 우선순위 신호를 바탕으로 Kubernetes에서 요청을 라우팅하는 LLM 추론 트래픽용 지능형 진입점입니다.
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어떤 프로젝트인가요?
llm-d Router는 LLM 추론을 위한 요청 라우팅 계층입니다. Endpoint Picker(EPP)는 백엔드 풀의 현재 상태를 바탕으로 들어오는 각 요청을 평가하고, KV-cache 지역성, 현재 부하, 우선순위를 고려해 가장 적합한 모델 서버를 선택합니다. ext-proc 프로토콜을 통해 Envoy 기반 프록시에 연결되므로 데이터 플레인에서 배치 결정을 내립니다.
라우터는 Helm chart로 구성해 자체 관리하는 Envoy 프록시를 사이드카로 배포하거나, 별도의 확장 가능한 서비스로 배포하는 독립 실행 모드로 실행할 수 있습니다. 프로덕션 환경에서는 Gateway 모드로도 실행할 수 있습니다. 이 모드에서는 공유 Gateway API 게이트웨이의 HTTPRoute가 InferencePool을 참조하며, Istio, AgentGateway, Google Cloud의 Application Load Balancer와 통합할 수 있습니다.
저장소에는 스케줄링 목표와 모델 이름 재작성을 위한 InferenceObjective 및 InferenceModelRewrite API도 포함되어 있어 A/B 테스트와 카나리 롤아웃을 지원합니다. disaggregation 사이드카는 특수 워커와 함께 Prefill/Decode 및 Encode/Prefill/Decode 워크플로를 조정합니다.
핵심 기능
- 01KV-cache 지역성, 현재 부하, 우선순위 신호를 사용해 요청을 라우팅합니다.
- 02ext-proc 프로토콜을 통해 Envoy와 통합합니다.
- 03사이드카 또는 서비스 프록시 토폴로지로 Helm 기반 독립 실행 배포를 지원합니다.
- 04Istio와 클라우드 로드 밸런서를 포함한 Kubernetes Gateway API와 연동합니다.
- 05A/B 테스트와 카나리 롤아웃을 위한 모델 이름 재작성을 제공합니다.
- 06P/D 및 E/P/D 분리형 추론 워크플로를 조정합니다.
활용 사례
- Kubernetes에서 여러 모델 서버 복제본으로 LLM 추론 트래픽을 라우팅합니다.
- 관련 요청을 동일한 백엔드로 보내 프리픽스 캐시 적중률을 높입니다.
- 게이트웨이에서 모델 이름을 재작성해 카나리 롤아웃이나 A/B 테스트를 수행합니다.
- 분리형 Prefill/Decode 추론 파이프라인을 제공합니다.
빠른 시작
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Kubernetes에서 독립형으로 배포하는 방법은 Helm 차트 문서를 참고하세요
사용 전 알아둘 점
- Kubernetes 클러스터가 필요하며, Kubernetes에서 추론 트래픽을 라우팅하도록 설계되었습니다.
- Envoy를 직접 설치하고 구성하는 경우 지원되는 request_body_mode와 response_body_mode는 FULL_DUPLEX_STREAMED뿐입니다.
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토픽
자주 묻는 질문
- llm-d-router은(는) 무엇인가요?
- 부하, 프리픽스 캐시, 우선순위 신호를 바탕으로 Kubernetes에서 요청을 라우팅하는 LLM 추론 트래픽용 지능형 진입점입니다. llm-d Router는 LLM 추론을 위한 요청 라우팅 계층입니다. Endpoint Picker(EPP)는 백엔드 풀의 현재 상태를 바탕으로 들어오는 각 요청을 평가하고, KV-cache 지역성, 현재 부하, 우선순위를 고려해 가장 적합한 모델 서버를 선택합니다. ext-proc 프로토콜을 통해 Envoy 기반 프록시에 연결되므로 데이터 플레인에서 배치 결정을 내립니다.
- llm-d-router은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- llm-d-router은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- llm-d-router은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. llm-d-router의 마지막 커밋은 2026년 11월 6일입니다.
- llm-d-router은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- Kubernetes에서 여러 모델 서버 복제본으로 LLM 추론 트래픽을 라우팅합니다. 관련 요청을 동일한 백엔드로 보내 프리픽스 캐시 적중률을 높입니다. 게이트웨이에서 모델 이름을 재작성해 카나리 롤아웃이나 A/B 테스트를 수행합니다. 분리형 Prefill/Decode 추론 파이프라인을 제공합니다.
- llm-d-router는 어떻게 설치하나요?
- Kubernetes에서 독립형으로 배포하는 방법은 Helm 차트 문서를 참고하세요
- llm-d-router은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/llm-d/llm-d-router
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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