生产级LLM推理服务：基于AWS EKS与GPU自动扩缩容的架构实践

原作者/维护者：AntonMingov 来源平台：GitHub 原始标题：ai-inference-service 原始链接：https://github.com/AntonMingov/ai-inference-service 来源发布时间/更新时间：2026-06-01T09:44:11Z

本文详解如何在AWS EKS上构建生产级大语言模型推理服务，涵盖GPU自动扩缩容、负载均衡、服务发现及成本优化策略，为AI工程团队提供可落地的部署方案。后续楼层将分模块拆解核心内容。

将LLM从研究原型转化为生产服务面临复杂挑战：需处理高并发请求、保证低延迟响应、实现弹性扩缩容，并在成本可控前提下维持稳定可靠。本项目提供完整参考实现，展示AWS EKS上GPU自动扩缩容的LLM推理服务部署方案。

核心架构基于Kubernetes与AWS托管服务：

• 基础设施层：AWS EKS作为容器编排平台，GPU节点采用EC2 P4d/G5实例（配备A100/A10G GPU）；
• 模型服务层：vLLM或TGI推理引擎，支持连续批处理、分页注意力等优化；
• 负载均衡层：AWS ALB或NGINX Ingress处理流量分发；
• 自动扩缩容：Cluster Autoscaler（节点级）+ HPA（Pod级）实现弹性调整。

GPU扩缩容的关键实现：

• 节点级：Cluster Autoscaler监控Pending GPU Pod，资源不足时触发节点扩容（设置最小/最大节点数控制成本）；
• Pod级：自定义Metrics Server暴露GPU利用率，HPA根据指标动态调整Pod副本数；
• 稳定性：扩缩容冷却期防止频繁波动，优雅关闭确保请求完成。

vLLM推理引擎的核心优化：

• PagedAttention：KV缓存分页管理，减少内存碎片，提升并发吞吐量；
• Continuous Batching：动态批处理新请求，提高GPU利用率；
• 量化支持：AWQ/GPTQ格式，显存受限下运行大模型或提升并发；
• 投机解码：草稿模型预测+主模型验证，加速生成同时保持质量。

服务发现：模型注册表登记信息，动态路由按模型标识符分发流量（支持A/B测试、金丝雀发布），就绪探针确保健康Pod接收请求； 监控：Prometheus收集GPU利用率等指标，DCGM提供GPU细节，Fluent Bit聚合日志，Jaeger/X-Ray追踪请求，Alertmanager触发告警； 安全：网络隔离（私有子网+NAT），IRSA细粒度权限，输入输出过滤，数据加密，审计日志合规。

成本优化：Spot实例节省70%成本（优雅处理中断），多模型共享GPU资源，非工作时段自动缩容，预留实例/Savings Plans降低基础负载成本； 部署运维：Terraform定义AWS资源，GitOps（ArgoCD/Flux）持续部署，MLflow跟踪模型版本（支持回滚），灾难恢复（etcd备份+故障转移预案）。

项目关键要点：

1. 分层扩缩容：节点+Pod级自动调整，高效利用资源；
2. 引擎优化：vLLM特性最大化硬件回报；
3. 可观测性：全面监控体系及时发现问题；
4. 安全优先：纵深防御保障系统安全；
5. 成本意识：多策略控制云资源成本。

云原生弹性架构将成为企业LLM应用的标准选择。