AIBrix：字节跳动用于扩展LLM推理的开源Kubernetes解决方案
字节跳动发布了 AIBrix，这是一个基于Kubernetes的开源vLLM服务堆栈，旨在高效扩展大型语言模型推理。 AIBrix于 2024年初 启动，已部署在字节跳动的多个业务应用中，证明了其处理真实、大规模用例的能力。该解决方案解决了扩展vLLM部署中的关键挑战，包括路由、自动缩放和容错。
AIBrix提供了一个全面的云原生推理基础设施，针对企业需求进行了优化。其核心功能包括：
- 高密度LoRA管理 – 有效支持模型的低秩适应。
- LLM网关和路由 – 跨模型和副本的智能流量分配。
- LLM应用定制自动缩放器 – 基于实时需求的动态缩放。
- 统一AI运行时 – 用于指标标准化、模型下载和管理的sidecar。
- 分布式推理架构 – 多节点工作负载平衡。
- 分布式KV缓存 – 高容量跨引擎KV重用。
- 经济高效的异构服务 – 混合GPU推理，可在降低成本的同时确保SLO保证。
- GPU硬件故障检测 – 主动故障识别以提高可靠性。
字节跳动将AIBrix设想为一个可扩展的云原生推理系统，强调与 Google和Anyscale等行业领导者的开放协作。该项目现已在 GitHub 上提供，欢迎研究人员和开发人员做出贡献。
主要收获
- AIBrix简化了大规模LLM推理，解决了路由、自动缩放和硬件可靠性方面的关键瓶颈。
- 该开源解决方案已在字节跳动内部经过实战检验，专为企业级AI部署而设计。
- 与Google和Anyscale的合作表明了整个行业对标准化云原生LLM推理的兴趣。
- 主要优势包括降低延迟（高达79%的P99改进）、降低成本（在低流量场景中高达4.7倍）和提高可扩展性。
- KServe和KubeAI等行业竞争对手提供ML服务，但AIBrix是专门为LLM工作负载定制的。
深入分析
竞争格局
- KServe & KubeAI – 广泛的ML模型服务解决方案，但缺乏LLM特定的优化，例如快速模型加载和KV缓存。
- vLLM生产堆栈（UChicago LMCache团队） – 一个更具实验性的框架； AIBrix凭借六个月的生产部署和优化的推理机制脱颖而出。
- Anyscale (Ray Serve), Google GKE, NVIDIA Cloud Solutions – 竞争的云原生LLM解决方案；字节跳动的早期生产成功使其具有优势。
大规模解决问题
- 路由和自动缩放 – AIBrix通过LLM定制的自动缩放器和网关 减少了延迟峰值，将P99延迟提高了79%。
- 成本效益 – 高密度LoRA管理 支持动态适配器加载，在低流量场景中 将成本降低高达4.7倍。
- 可靠性 – 分布式KV缓存和GPU故障检测 可防止服务中断并优化资源利用率。
战略影响
- 企业采用 – 通过解决延迟、成本和规模问题，AIBrix 降低了大规模LLM采用的门槛。
- 字节跳动的竞争定位 – 六个月的生产验证部署 使其在云原生LLM推理中处于领先地位。
- 开源协作 – 行业范围内的标准化工作可能会使AIBrix成为可扩展LLM推理的参考实现。
你知道吗？
- AIBrix与vLLM无缝集成，提供针对LLM工作负载定制的快速模型加载和自动缩放。
- 字节跳动已与Google合作，以增强Kubernetes上的LLM推理，为网关API推理扩展做出贡献。
- 该解决方案是开源的，允许从业者和研究人员 贡献和改进其功能。
- AIBrix已在生产中部署，使其在新兴的LLM服务堆栈中具有领先优势。
- 此举可能导致AI即服务创新，使企业能够以减少的基础设施开销来部署LLM。
AIBrix不仅仅是一个模块化改进；它还是向高度优化、开源LLM推理的战略转变。它的成功可能会重塑云原生AI基础设施，从而降低成本、提高性能并实现广泛采用。