基于AWS的生产级LLM推理基础设施实战：从Terraform到vLLM的完整部署指南

本文介绍开源项目"llm-serving-infra"，该项目提供一套完整的基于AWS云原生服务的LLM推理基础设施方案，通过Terraform实现基础设施即代码，利用Amazon EKS构建容器编排层，集成vLLM推理引擎与Prometheus/Grafana监控体系，解决传统部署模式的高并发、稳定性及成本控制问题，帮助团队快速搭建生产级LLM服务环境。

随着LLM在企业应用普及，传统单机部署难以应对高并发请求，自建集群涉及复杂容器编排、自动扩缩容和监控告警等问题。本项目旨在提供稳定、可扩展且成本可控的推理基础设施，让团队数小时内搭建生产级别模型服务环境。

核心架构围绕Amazon EKS展开，分为三层：

1. 基础设施层：用Terraform管理VPC、子网、安全组等资源，确保环境一致性和可重复性；
2. 容器编排层：EKS优化节点组（GPU实例）、自动扩缩容（Cluster Autoscaler）、GPU资源调度（NVIDIA插件）；
3. 推理服务层：采用vLLM引擎（PagedAttention算法、Continuous Batching、多模型支持），通过K8s Deployment/Service及HPA应对流量波动。

集成Prometheus、Grafana和Alertmanager：

• Prometheus采集基础设施（节点CPU/GPU、网络）、K8s（Pod状态、调度延迟）、应用层（vLLM推理延迟、吞吐量）指标；
• Grafana提供集群概览、GPU监控、推理服务、成本分析等预设面板；
• Alertmanager配置告警规则，关键指标超阈值自动通知。

部署步骤：

1. 环境准备：配置AWS CLI凭证，安装Terraform和kubectl；
2. 基础设施创建：执行Terraform apply创建EKS集群及关联资源；
3. 集群配置：部署NVIDIA GPU Operator、Cluster Autoscaler；
4. 监控部署：安装Prometheus Stack和Grafana，导入预设仪表板；
5. 模型服务部署：构建vLLM镜像，创建Deployment和Service；
6. 验证测试：负载测试验证性能和稳定性。

生产部署关键注意点：

• 成本控制：混合按需/Spot实例、智能扩缩容、模型量化（AWQ/GPTQ）；
• 高可用：多可用区部署、模型热更新、健康检查与自愈；
• 安全加固：网络隔离、密钥管理（AWS Secrets Manager）、镜像安全扫描。

适用场景：企业知识库问答（RAG）、智能客服、内容生成、模型评测/A/B测试； 扩展方向：集成Triton Inference Server支持多框架、添加LangServe实现Agent工作流、接入AWS SageMaker微调模型。

本项目为快速搭建生产级LLM推理基础设施提供验证参考，平衡易用性与灵活性，适合学习或企业部署起点。未来可期待特定模型架构优化、智能扩缩容算法、更完善的MLOps集成方案。