Нативная для Kubernetes платформа инференса для развёртывания и обслуживания больших языковых моделей с подключаемыми бэкендами, такими как vLLM, SGLang и llama.cpp.
kubeai-project/kubeai
Оператор Kubernetes для развёртывания и автомасштабирования LLM, моделей эмбеддингов и реранкинга, а также моделей преобразования речи в текст через API, совместимый с OpenAI.
- Звёзды
- 1,289
- Форки
- 144
- Открытые issues
- 97
- Последний коммит
- 4 дня назад
Что это?
KubeAI — оператор инференса AI-моделей для Kubernetes. Он развёртывает и масштабирует модели машинного обучения, такие как LLM, модели эмбеддингов и реранкинга, а также модели преобразования речи в текст. Оператор управляет серверами, например vLLM, Ollama, FasterWhisper и Infinity, как Kubernetes Pods: загружает модели, монтирует тома и динамически подключает адаптеры LoRA через пользовательский ресурс Model.
В проект входит прокси, предоставляющий совместимые с OpenAI эндпоинты, в том числе для chat completions, эмбеддингов, реранкинга и транскрибации аудио. Существующие клиентские библиотеки OpenAI можно направить на этот прокси. Для повышения эффективности использования KV-кэша между репликами vLLM прокси учитывает префиксы при балансировке нагрузки; он ставит запросы в очередь, пока модель масштабируется с нуля, и повторяет запросы при сбоях бэкендов.
KubeAI устанавливается с помощью Helm и рассчитан на работу без таких зависимостей, как Istio, Knative или адаптер метрик Prometheus. В комплект входит каталог заранее настроенных моделей; поддерживается оборудование CPU, GPU и TPU.
Ключевые возможности
- 01Развёртывает серверы vLLM, Ollama, FasterWhisper и Infinity в виде Kubernetes Pods.
- 02Масштабирует количество реплик модели от нуля в зависимости от спроса.
- 03Предоставляет совместимые с OpenAI эндпоинты для чата, эмбеддингов, реранкинга и транскрибации.
- 04Балансирует нагрузку с учётом префиксов, повышая эффективность использования KV-кэша vLLM.
- 05Автоматизирует загрузку моделей и монтирование томов, а также управляет адаптерами LoRA.
Сценарии использования
- Размещение моделей LLM с открытыми весами в собственном кластере Kubernetes компании через API в стиле OpenAI.
- Запуск сервисов транскрибации речи в текст, которые масштабируются до нуля при отсутствии нагрузки.
- Обслуживание моделей эмбеддингов и реранкинга для поисковых конвейеров и конвейеров извлечения данных.
Быстрый старт
- 1
Создайте локальный кластер Kubernetes
kind create cluster - 2
Добавьте репозиторий Helm для KubeAI
helm repo add kubeai https://www.kubeai.org - 3
Установите KubeAI и дождитесь готовности компонентов
helm install kubeai kubeai/kubeai --wait --timeout 10m - 4
Установите предустановленные модели с помощью файла values (YAML см. в README)
Что важно знать
- Требуется работающий кластер Kubernetes; это не автономный инструмент.
- Для локальной настройки kind через Podman машине требуется не менее 6 ГБ памяти.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое kubeai?
- Оператор Kubernetes для развёртывания и автомасштабирования LLM, моделей эмбеддингов и реранкинга, а также моделей преобразования речи в текст через API, совместимый с OpenAI. KubeAI — оператор инференса AI-моделей для Kubernetes. Он развёртывает и масштабирует модели машинного обучения, такие как LLM, модели эмбеддингов и реранкинга, а также модели преобразования речи в текст. Оператор управляет серверами, например vLLM, Ollama, FasterWhisper и Infinity, как Kubernetes Pods: загружает модели, монтирует тома и динамически подключает адаптеры LoRA через пользовательский ресурс Model.
- kubeai можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- kubeai распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- kubeai всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в kubeai — 3 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать kubeai?
- Размещение моделей LLM с открытыми весами в собственном кластере Kubernetes компании через API в стиле OpenAI. Запуск сервисов транскрибации речи в текст, которые масштабируются до нуля при отсутствии нагрузки. Обслуживание моделей эмбеддингов и реранкинга для поисковых конвейеров и конвейеров извлечения данных.
- Как установить kubeai?
- Создайте локальный кластер Kubernetes: kind create cluster Добавьте репозиторий Helm для KubeAI: helm repo add kubeai https://www.kubeai.org Установите KubeAI и дождитесь готовности компонентов: helm install kubeai kubeai/kubeai --wait --timeout 10m Установите предустановленные модели с помощью файла values (YAML см. в README)
- Где скачать kubeai?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/kubeai-project/kubeai
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Набор операторов Kubernetes для автоматизации запуска инференса LLM, дообучения моделей и RAG-сервисов на GPU-узлах.
Python-защита без зависимостей, кроме numpy, выявляет сбои декодирования LLM — например, зацикливание и смену языка — и обрывает поток до показа некорректного текста.
Руководство и веб-чатбот для запуска небольшой локальной LLM на обычном оборудовании через Ollama, vLLM или llama-cpp-python с API, совместимым с OpenAI.
Не зависящий от движка шлюз для LLM на Rust, который маршрутизирует запросы в форматах OpenAI и Anthropic между локальными серверами инференса и облачными провайдерами моделей.
Открытый runtime на Go и Python для бессерверных AI-нагрузок: GPU-инференс, изолированные песочницы и фоновые задачи.