概述
控制层决定哪个模型副本、GPU 或后端应处理每个传入的 LLM 请求，以及如何分散流量，以免单个服务器不堪重负。如果做得好，它可以减少延迟和成本；如果做得不好，就会导致超时和 GPU 空闲。
LLM 推理路由和负载平衡是一个技术构建块，会大规模影响模型质量、基础设施成本、延迟和可靠性。
深入探讨
大规模为 LLM 提供服务意味着在许多 GPU 上运行许多副本，并且推理流量是突发性且不均匀的——提示的长度和难度差异很大。路由器位于前面，使用比经典循环更丰富的信号选择目的地。现代 LLM 感知路由器会考虑队列深度、KV 缓存占用情况以及副本是否已持有匹配的提示前缀（前缀缓存亲和性），以便后续请求到达其缓存所在的位置。一些路由器还选择使用哪种模型——将简单的查询发送到便宜的小模型，将困难的查询发送到大模型（模型路由）。然后，负载平衡均衡副本之间的压力，以避免热点、遵守速率限制并保持较低的尾部延迟，同时最大化总体吞吐量和 GPU 利用率。
技术洞察
朴素的负载均衡器假设请求是可互换的并且迁移成本低——对于法学硕士来说是错误的。每个输出令牌都会花费一次前向传递，并且副本的 KV 缓存使其对于会话具有“粘性”。因此，智能路由器针对缓存命中进行优化：散列或会话固定，以便对话不断增长的前缀重用缓存的键/值，而不是重新计算它们。他们还读取实时后端遥测数据（待处理令牌、批次完整度），而不仅仅是请求计数，因为一个长请求可能会超过许多短请求。
掌握 LLM 推理路由和负载平衡
控制层决定哪个模型副本、GPU 或后端应处理每个传入的 LLM 请求，以及如何分散流量，以免单个服务器不堪重负。如果做得好，它可以减少延迟和成本；如果做得不好，就会导致超时和 GPU 空闲。 LLM 推理路由和负载平衡是一个技术构建块，会大规模影响模型质量、基础设施成本、延迟和可靠性。为了加深理解，请将 LLM 推理路由和负载平衡视为一种操作模型，而不是单个功能：定义所需的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。
在实践中，使用 LLM 推理路由和负载平衡的强大团队根据可靠性和成本优化架构、数据和基础设施选择。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。与此同时，优化一个基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
聊天机器人平台将每个对话固定到保存其 KV 缓存的副本，因此后续回合会命中前缀缓存并更快地响应。
RouteLLM 风格的系统将简单的问题发送给小型廉价模型，并仅将困难的问题升级为前沿模型，从而在质量损失很小的情况下降低成本。
Kubernetes Gateway API Inference Extension 通过实时 GPU 队列深度和缓存状态进行路由，而不是跨 Pod 进行简单的循环。
LiteLLM 跨 OpenAI、Anthropic 和自托管模型代理流量，并在一个提供商限制时提供回退和速率限制感知平衡。
实施模式
LLM 推理路由和负载平衡实践
聊天机器人平台将每个对话固定到保存其 KV 缓存的副本，因此后续回合会命中前缀缓存并更快地响应。
聊天机器人平台将每个对话固定到保存其 KV 缓存的副本上，因此后续轮次会命中前缀缓存并更快地响应。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
LLM 推理路由和负载平衡实践
RouteLLM 风格的系统将简单的问题发送给小型廉价模型，并仅将困难的问题升级为前沿模型，从而在质量损失很小的情况下降低成本。
RouteLLM 风格的系统将简单的问题发送到小型廉价模型，仅将困难的问题升级为前沿模型，从而在质量损失很小的情况下降低成本。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
LLM 推理路由和负载平衡实践
Kubernetes Gateway API Inference Extension 通过实时 GPU 队列深度和缓存状态进行路由，而不是跨 Pod 进行简单的循环。
Kubernetes 网关 API 推理扩展通过实时 GPU 队列深度和缓存状态进行路由，而不是在 Pod 之间进行简单的循环。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
LLM 推理路由和负载平衡实践
LiteLLM 跨 OpenAI、Anthropic 和自托管模型代理流量，并在一个提供商限制时提供回退和速率限制感知平衡。
当一个提供商限制时，LiteLLM 可以跨 OpenAI、Anthropic 和自托管模型代理流量，并提供回退和速率限制感知平衡。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
优化一项基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。
基础设施和维护成本常常被低估。
随着系统变得更加复杂，安全性和可观察性差距可能会扩大。
实施路线图
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
仪器监控错误、漂移和用户影响。
仪器监控错误、漂移和用户影响。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。