在Kubernetes上部署vLLM是一种可扩展且高效的方式来服务机器学习模型。本指南将引导您使用原生Kubernetes部署vLLM。

此外，您还可以使用以下任意一种方式将vLLM部署到Kubernetes：

• Helm
• InftyAI/llmaz
• KServe
• kubernetes-sigs/lws
• meta-llama/llama-stack
• substratusai/kubeai
• vllm-project/aibrix
• vllm-project/production-stack

前置条件

确保您已经拥有一个运行中的 Kubernetes 集群，并且集群中配置了 GPU。

使用原生 Kubernetes 进行部署

1. 为 vLLM 创建 PVC、Secret 和 Deployment
   PVC 用于存储模型缓存，这是可选的。您也可以使用 hostPath 或其他存储选项。
   以下是一个 Kubernetes PersistentVolumeClaim (PVC) 的配置示例，用于为 Mistral-7B 模型创建存储卷：

apiVersion