Нативный для Kubernetes API-шлюз на базе Envoy, реализующий Gateway API и поддерживающий сценарии использования AI-шлюза.
llm-d/llm-d-router
Интеллектуальная точка входа для трафика LLM-инференса, маршрутизирующая запросы в Kubernetes с учетом нагрузки, попаданий в prefix cache и приоритетов.
- Звёзды
- 458
- Форки
- 516
- Открытые issues
- 374
- Последний коммит
- 15 часов назад
Что это?
llm-d Router — это уровень маршрутизации запросов для LLM-инференса. Его Endpoint Picker (EPP) оценивает каждый входящий запрос с учетом текущего состояния пула бэкендов: близости KV-cache, текущей нагрузки и приоритета, чтобы выбрать подходящий сервер модели. Он подключается к прокси на базе Envoy через протокол ext-proc, поэтому решения о размещении запросов принимаются на уровне data plane.
Роутер можно запускать в автономном режиме с самостоятельно управляемым прокси Envoy, развернутым как sidecar или как отдельный масштабируемый сервис, и настраивать через Helm chart. Для production он также поддерживает режим Gateway: в этом случае InferencePool указывается в HTTPRoute на общем шлюзе Gateway API. Поддерживаются интеграции с Istio, AgentGateway и Application Load Balancer от Google Cloud.
В репозитории также есть API InferenceObjective и InferenceModelRewrite для задания целей планирования и переименования моделей; они поддерживают A/B-тесты и canary-релизы. Sidecar для disaggregation координирует рабочие процессы Prefill/Decode и Encode/Prefill/Decode со специализированными воркерами.
Ключевые возможности
- 01Маршрутизирует запросы с учетом близости KV-cache, текущей нагрузки и приоритетов.
- 02Интегрируется с Envoy через протокол ext-proc.
- 03Поддерживает автономное развертывание через Helm с использованием прокси в виде sidecar или отдельного сервиса.
- 04Работает с Kubernetes Gateway API, включая Istio и облачные балансировщики нагрузки.
- 05Переименовывает модели для A/B-тестирования и canary-релизов.
- 06Координирует раздельные процессы инференса P/D и E/P/D.
Сценарии использования
- Маршрутизация трафика LLM-инференса между несколькими репликами серверов моделей в Kubernetes.
- Повышение доли попаданий в prefix cache за счет отправки связанных запросов на один и тот же бэкенд.
- Проведение canary-релизов или A/B-тестов путем переименования моделей на шлюзе.
- Обслуживание раздельных конвейеров инференса Prefill/Decode.
Быстрый старт
- 1
Ознакомьтесь с документацией Helm chart по автономному развертыванию в Kubernetes
Что важно знать
- Требуется кластер Kubernetes; решение предназначено для маршрутизации трафика инференса в Kubernetes.
- Если вы самостоятельно устанавливаете и настраиваете Envoy, поддерживаются только значения FULL_DUPLEX_STREAMED для request_body_mode и response_body_mode.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое llm-d-router?
- Интеллектуальная точка входа для трафика LLM-инференса, маршрутизирующая запросы в Kubernetes с учетом нагрузки, попаданий в prefix cache и приоритетов. llm-d Router — это уровень маршрутизации запросов для LLM-инференса. Его Endpoint Picker (EPP) оценивает каждый входящий запрос с учетом текущего состояния пула бэкендов: близости KV-cache, текущей нагрузки и приоритета, чтобы выбрать подходящий сервер модели. Он подключается к прокси на базе Envoy через протокол ext-proc, поэтому решения о размещении запросов принимаются на уровне data plane.
- llm-d-router можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- llm-d-router распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- llm-d-router всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в llm-d-router — 6 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать llm-d-router?
- Маршрутизация трафика LLM-инференса между несколькими репликами серверов моделей в Kubernetes. Повышение доли попаданий в prefix cache за счет отправки связанных запросов на один и тот же бэкенд. Проведение canary-релизов или A/B-тестов путем переименования моделей на шлюзе. Обслуживание раздельных конвейеров инференса Prefill/Decode.
- Как установить llm-d-router?
- Ознакомьтесь с документацией Helm chart по автономному развертыванию в Kubernetes
- Где скачать llm-d-router?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/llm-d/llm-d-router
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Open source control plane на базе Envoy предоставляет приложениям единый OpenAI-совместимый API для hosted LLM-провайдеров, self-hosted inference и MCP-серверов.
Открытый программируемый уровень маршрутизации, который выбирает или объединяет LLM для каждого запроса и направляет их на локальные, частные или облачные backend-системы через единый API endpoint.
Открытый прокси для ИИ-агентов, который обеспечивает безопасность, наблюдаемость и управление трафиком к LLM, MCP-инструментам и между агентами.
Платформа на базе Kubernetes для масштабируемого развертывания и обслуживания предиктивных и генеративных ИИ-моделей на разных ML-фреймворках.
CNI на базе eBPF и сетевой, защитный и наблюдательный слой для кластеров Kubernetes с политиками L3–L7, учитывающими идентификаторы, и заменой kube-proxy.