在 GKE 上使用 vLLM 搭配 Qwen3 執行推論作業

本教學課程說明如何使用 vLLM 服務架構，部署及提供 Qwen3 大型語言模型 (LLM)。您會在 Google Kubernetes Engine (GKE) 的單一 A4 虛擬機器 (VM) 執行個體上部署模型。

重要事項： 如要完成本教學課程，您必須先預留容量，才能建立 A4 VM。如要進一步瞭解如何預訂 AI Hypercomputer 的容量，請參閱「選擇計費模式」一文。

本教學課程的適用對象為機器學習 (ML) 工程師、平台管理員和操作員，以及有興趣使用 Kubernetes 容器自動化調度管理功能處理推論工作負載的資料和 AI 專家。

目標

1. 使用 Hugging Face 存取 Qwen3。

2. 準備環境。

3. 在 Autopilot 模式中建立 GKE 叢集。

4. 建立 Hugging Face 憑證的 Kubernetes 密鑰。

5. 將 vLLM 容器部署至 GKE 叢集。

6. 使用 curl 與 Qwen3 互動。

7. 清除所用資源。

費用

本教學課程使用 Google Cloud 的計費元件包括：

• Google Kubernetes Engine 定價
• GPU 定價

如要根據預測用量估算費用，請使用 Pricing Calculator。

事前準備

登入 Google Cloud 帳戶。如果您是 Google Cloud新手，歡迎 建立帳戶，親自評估產品在實際工作環境中的成效。新客戶還能獲得價值 $300 美元的免費抵免額，可用於執行、測試及部署工作負載。

安裝 Google Cloud CLI。

若您採用的是外部識別資訊提供者 (IdP)，請先使用聯合身分登入 gcloud CLI。

執行下列指令，初始化 gcloud CLI：

gcloud init

建立或選取 Google Cloud 專案。

選取或建立專案所需的角色

• 選取專案：選取專案時，不需要具備特定 IAM 角色，只要您已獲授角色，即可選取任何專案。
• 建立專案：如要建立專案，您需要具備專案建立者角色 (roles/resourcemanager.projectCreator)，其中包含 resourcemanager.projects.create 權限。瞭解如何授予角色。

注意：如果您不打算保留在這項程序中建立的資源，請建立新專案，而不要選取現有專案。完成這些步驟後，您就可以刪除專案，並移除與該專案相關聯的所有資源。

• 建立 Google Cloud 專案：

  gcloud projects create PROJECT_ID

  將 PROJECT_ID 替換為您要建立的 Google Cloud 專案名稱。

• 選取您建立的 Google Cloud 專案：

  gcloud config set project PROJECT_ID

  將 PROJECT_ID 替換為 Google Cloud 專案名稱。

確認專案已啟用計費功能 Google Cloud 。

啟用必要的 API：

啟用 API 時所需的角色

如要啟用 API，您需要具備服務使用情形管理員 IAM 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)，其中包含 serviceusage.services.enable 權限。瞭解如何授予角色。

gcloud services enable container.googleapis.com

安裝 Google Cloud CLI。

若您採用的是外部識別資訊提供者 (IdP)，請先使用聯合身分登入 gcloud CLI。

執行下列指令，初始化 gcloud CLI：

gcloud init

建立或選取 Google Cloud 專案。

選取或建立專案所需的角色

• 選取專案：選取專案時，不需要具備特定 IAM 角色，只要您已獲授角色，即可選取任何專案。
• 建立專案：如要建立專案，您需要具備專案建立者角色 (roles/resourcemanager.projectCreator)，其中包含 resourcemanager.projects.create 權限。瞭解如何授予角色。

注意：如果您不打算保留在這項程序中建立的資源，請建立新專案，而不要選取現有專案。完成這些步驟後，您就可以刪除專案，並移除與該專案相關聯的所有資源。

• 建立 Google Cloud 專案：

  gcloud projects create PROJECT_ID

  將 PROJECT_ID 替換為您要建立的 Google Cloud 專案名稱。

• 選取您建立的 Google Cloud 專案：

  gcloud config set project PROJECT_ID

  將 PROJECT_ID 替換為 Google Cloud 專案名稱。

確認專案已啟用計費功能 Google Cloud 。

啟用必要的 API：

啟用 API 時所需的角色

如要啟用 API，您需要具備服務使用情形管理員 IAM 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)，其中包含 serviceusage.services.enable 權限。瞭解如何授予角色。

gcloud services enable container.googleapis.com

1. 將角色授予使用者帳戶。針對下列每個 IAM 角色，執行一次下列指令： roles/container.admin

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

   更改下列內容：

   • PROJECT_ID：專案 ID。
   • USER_IDENTIFIER：使用者帳戶的 ID。 例如：[e-mail]。
   • ROLE：授予使用者帳戶的 IAM 角色。
2. 登入或建立 Hugging Face 帳戶。

使用 Hugging Face 存取 Qwen3

如要使用 Hugging Face 存取 Qwen3，請按照下列步驟操作：

1. 登入 Hugging Face
2. 建立 Hugging Face read 存取權杖。 依序點選「Your Profile」(你的個人資料) >「Settings」(設定) >「Access Tokens」(存取權杖) >「+Create new token」(建立新權杖)。
3. 為權杖指定想要的名稱，然後選取角色。在本教學課程中，您可選取的最低角色權限等級為「讀取」。
4. 選取「建立權杖」。
5. 將產生的權杖複製到剪貼簿並儲存。您會在稍後的教學課程中用到這項資訊。

準備環境

如要準備環境，請設定預設環境變數：

gcloud config set project PROJECT_ID
gcloud config set billing/quota_project PROJECT_ID
export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
export RESERVATION_URL=RESERVATION_URL
export REGION=REGION
export CLUSTER_NAME=CLUSTER_NAME
export HUGGING_FACE_TOKEN=HUGGING_FACE_TOKEN
export NETWORK=NETWORK_NAME
export SUBNETWORK=SUBNETWORK_NAME

更改下列內容：

• PROJECT_ID：您要在其中建立 GKE 叢集的 Google Cloud 專案 ID。

• RESERVATION_URL：您要用來建立 GKE 叢集的預訂網址。根據預留項目所在的專案，指定下列其中一個值：

  • 專案中已有預留項目： RESERVATION_NAME

  • 預留項目位於其他專案，且您的專案可以使用該預留項目： projects/RESERVATION_PROJECT_ID/reservations/RESERVATION_NAME

• REGION：要建立 GKE 叢集的區域。您只能在預留項目所在的區域建立叢集。

• CLUSTER_NAME：要建立的 GKE 叢集名稱。

• HUGGING_FACE_TOKEN：您在上一節中建立的 Hugging Face 存取權杖。

• NETWORK_NAME：GKE 叢集使用的網路。請指定下列其中一個值：

  • 如果您建立的是自訂網路，請指定網路名稱。

  • 否則，請指定 default。

• SUBNETWORK_NAME：GKE 叢集使用的子網路。請指定下列其中一個值：

  • 如果您建立的是自訂子網路，請指定子網路名稱。您只能指定與預留項目位於相同區域的子網路。

  • 否則，請指定 default。

在 Autopilot 模式中建立 GKE 叢集

如要在 Autopilot 模式中建立 GKE 叢集，請執行下列指令：

gcloud container clusters create-auto $CLUSTER_NAME \
    --project=$PROJECT_ID \
    --region=$REGION \
    --release-channel=rapid \
    --network=$NETWORK \
    --subnetwork=$SUBNETWORK

建立 GKE 叢集可能需要一段時間才能完成。如要確認 Google Cloud 已完成叢集建立作業，請前往 Google Cloud 控制台的「Kubernetes clusters」(Kubernetes 叢集) 頁面。

建立 Hugging Face 憑證的 Kubernetes 密鑰

如要為 Hugging Face 憑證建立 Kubernetes Secret，請按照下列步驟操作：

1. 設定 kubectl，與 GKE 叢集通訊：

   gcloud container clusters get-credentials $CLUSTER_NAME \
       --location=$REGION
   

2. 建立 Kubernetes 密鑰，儲存 Hugging Face 權杖：

   kubectl create secret generic hf-secret \
       --from-literal=hf_token=${HUGGING_FACE_TOKEN} \
       --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -
   

將 vLLM 容器部署至 GKE 叢集

如要使用 Kubernetes Deployments 部署 vLLM 容器來提供 Qwen3 模型，請按照下列步驟操作：

1. 使用所選的 vLLM 部署作業建立 qwen3-235b-deploy.yaml 檔案。:

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: vllm-qwen3-deployment
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: qwen3-server
     template:
       metadata:
         labels:
           app: qwen3-server
           ai.gke.io/model: Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
           ai.gke.io/inference-server: vllm
       spec:
         containers:
         - name: qwen-inference-server
           image: us-docker.pkg.dev/vertex-ai/vertex-vision-model-garden-dockers/pytorch-vllm-serve:20250801_0916_RC01
           resources:
             requests:
               cpu: "10"
               memory: "1000Gi"
               ephemeral-storage: "500Gi"
               nvidia.com/gpu: "8"
             limits:
               cpu: "10"
               memory: "1000Gi"
               ephemeral-storage: "500Gi"
               nvidia.com/gpu: "8"
           command: ["python3", "-m", "vllm.entrypoints.openai.api_server"]
           args:
           - --model=$(MODEL_ID)
           - --tensor-parallel-size=8
           - --host=0.0.0.0
           - --port=8000
           - --max-model-len=8192
           - --max-num-seqs=4
           - --dtype=bfloat16
           env:
           - name: MODEL_ID
             value: "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507"
           - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
             valueFrom:
               secretKeyRef:
                 name: hf-secret
                 key: hf_token
           volumeMounts:
           - mountPath: /dev/shm
             name: dshm
           livenessProbe:
             httpGet:
               path: /health
               port: 8000
             initialDelaySeconds: 1320
             periodSeconds: 10
           readinessProbe:
             httpGet:
               path: /health
               port: 8000
             initialDelaySeconds: 1320
             periodSeconds: 5
         volumes:
         - name: dshm
           emptyDir:
             medium: Memory
         nodeSelector:
           cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-b200
           cloud.google.com/reservation-name: RESERVATION_URL
           cloud.google.com/reservation-affinity: "specific"
           cloud.google.com/gke-gpu-driver-version: latest
   ---
   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: qwen3-service
   spec:
     selector:
       app: qwen3-server
     type: ClusterIP
     ports:
       - protocol: TCP
         port: 8000
         targetPort: 8000
   ---
   apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1
   kind: PodMonitoring
   metadata:
     name: vllm-qwen3-monitoring
   spec:
     selector:
       matchLabels:
         app: qwen3-server
     endpoints:
     - port: 8000
       path: /metrics
       interval: 30s
   

2. 將 qwen3-235b-deploy.yaml 檔案套用至 GKE 叢集：

   kubectl apply -f qwen3-235b-deploy.yaml
   

   部署期間，容器必須從 Hugging Face 下載 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 模型。因此，容器部署作業最多可能需要 30 分鐘才能完成。

3. 如要查看完成狀態，請執行下列指令：

   kubectl wait \
       --for=condition=Available \
       --timeout=1500s deployment/vllm-qwen3-deployment
   

   --timeout=1500s 標記可讓指令監控部署作業最多 25 分鐘。

使用 curl 與 Qwen3 互動

如要驗證您部署的 Qwen3 模型，請按照下列步驟操作：

1. 設定通訊埠轉送至 Qwen3：

   kubectl port-forward service/qwen3-service 8000:8000
   

2. 開啟新的終端機視窗。然後，您可以使用 curl 與模型對話：

   curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
   -X POST \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -d '{
     "model": "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507",
     "messages": [
       {
         "role": "user",
         "content": "Describe a GPU in one short sentence?"
       }
     ]
   }'
   

   輸出結果會與下列內容相似：

   {
     "id": "chatcmpl-a926ddf7ef2745ca832bda096e867764",
     "object": "chat.completion",
     "created": 1755023619,
     "model": "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507",
     "choices": [
       {
         "index": 0,
         "message": {
           "role": "assistant",
           "content": "A GPU is a specialized electronic circuit designed to rapidly process and render graphics and perform parallel computations.",
           "refusal": null,
           "annotations": null,
           "audio": null,
           "function_call": null,
           "tool_calls": [],
           "reasoning_content": null
         },
         "logprobs": null,
         "finish_reason": "stop",
         "stop_reason": null
       }
     ],
     "service_tier": null,
     "system_fingerprint": null,
     "usage": {
       "prompt_tokens": 16,
       "total_tokens": 36,
       "completion_tokens": 20,
       "prompt_tokens_details": null
     },
     "prompt_logprobs": null,
     "kv_transfer_params": null
   }
   

觀察模型成效

如要觀察模型效能，可以使用 Cloud Monitoring 中的 vLLM 資訊主頁整合功能。這個資訊主頁可協助您查看模型的關鍵成效指標，例如權杖處理量、網路延遲和錯誤率。詳情請參閱 Monitoring 說明文件中的 vLLM。

清除所用資源

為避免因為本教學課程所用資源，導致系統向 Google Cloud 帳戶收取費用，請刪除含有相關資源的專案，或者保留專案但刪除個別資源。

刪除專案

注意：刪除專案會造成以下結果：

• 專案中的所有內容都會遭到刪除。如果使用現有專案來進行本文中的任務，刪除專案將一併移除當中已完成的其他任務'。
• 自訂專案 ID 會消失。當您之前建立這個專案時，可能建立了想要在日後使用的自訂專案 ID。如要保留使用該專案 ID 的網址 (例如 appspot.com 網址)，請刪除在該專案中選取的資源，而不是刪除整個專案。

如果打算探索多種架構、教學課程或快速入門導覽課程，重複使用專案可避免超出專案配額限制。

刪除 Google Cloud 專案：

gcloud projects delete PROJECT_ID

刪除 GKE 叢集

如要刪除 GKE 叢集，請執行下列指令：

gcloud container clusters delete $CLUSTER_NAME \
    --region=$REGION

刪除資源

如要從 GKE 叢集刪除 qwen3-235b-deploy.yaml 檔案和 Kubernetes 密鑰，請執行下列指令：

kubectl delete -f qwen3-235b-deploy.yaml
kubectl delete secret hf-secret

後續步驟

• 管理 AI 最佳化 GKE 叢集