本页面介绍了如何自定义 GKE 推理网关部署。
本页面适用于负责管理 GKE 基础设施的网络专家，以及管理 AI 工作负载的平台管理员。
如需管理和优化推理工作负载，您可以配置 GKE 推理网关的高级功能。
了解并配置以下高级功能：
- 如需使用 Model Armor 集成，请配置 AI 安全检查。
- 如需通过 API 安全性、速率限制和分析等功能增强 GKE 推理网关，请配置 Apigee 以进行身份验证和 API 管理。
- 如需根据请求正文中的模型名称来路由请求，请配置基于正文的路由。
- 如需查看 GKE 推理网关和模型服务器的指标和信息中心，并启用 HTTP 访问日志记录，请配置可观测性。
- 如需自动扩缩 GKE 推理网关部署，请配置自动扩缩。
配置 AI 安全和安全检查
GKE 推理网关与 Model Armor 集成，以便为使用大语言模型 (LLM) 的应用对提示和响应执行安全检查。这种集成在基础设施级别额外提供了一层安全保障，对应用级安全措施起到补充作用。这样可以跨所有 LLM 流量集中应用政策。
下图展示了 Model Armor 与 GKE 集群上的 GKE 推理网关的集成：
如需配置 AI 安全检查，请执行以下步骤：
前提条件
- 在 Google Cloud 项目中启用 Model Armor 服务。
使用 Model Armor 控制台、Google Cloud CLI 或 API 创建 Model Armor 模板。以下命令会创建一个名为
llm的模板，该模板会记录操作并过滤有害内容。# Set environment variables PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) # Replace <var>CLUSTER_LOCATION<var> with the location of your GKE cluster. For example, `us-central1`. LOCATION="CLUSTER_LOCATION" MODEL_ARMOR_TEMPLATE_NAME=llm # Set the regional API endpoint gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor \ "https://modelarmor.$LOCATION.rep.googleapis.com/" # Create the template gcloud model-armor templates create $MODEL_ARMOR_TEMPLATE_NAME \ --location $LOCATION \ --pi-and-jailbreak-filter-settings-enforcement=enabled \ --pi-and-jailbreak-filter-settings-confidence-level=MEDIUM_AND_ABOVE \ --rai-settings-filters='[{ "filterType": "HATE_SPEECH", "confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE" },{ "filterType": "DANGEROUS", "confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE" },{ "filterType": "HARASSMENT", "confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE" },{ "filterType": "SEXUALLY_EXPLICIT", "confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE" }]' \ --template-metadata-log-sanitize-operations \ --template-metadata-log-operations
授予 IAM 权限
服务扩展服务账号需要具备访问必要资源的权限。运行以下命令以授予所需角色：
PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format 'get(projectNumber)') gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \ --member=serviceAccount:service-$PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dep.iam.gserviceaccount.com \ --role=roles/container.admin gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \ --member=serviceAccount:service-$PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dep.iam.gserviceaccount.com \ --role=roles/modelarmor.calloutUser gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \ --member=serviceAccount:service-$PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dep.iam.gserviceaccount.com \ --role=roles/serviceusage.serviceUsageConsumer gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \ --member=serviceAccount:service-$PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dep.iam.gserviceaccount.com \ --role=roles/modelarmor.user配置
GCPTrafficExtension如需将 Model Armor 政策应用于网关，请创建具有正确元数据格式的
GCPTrafficExtension资源。将以下示例清单保存为
gcp-traffic-extension.yaml：kind: GCPTrafficExtension apiVersion: networking.gke.io/v1 metadata: name: my-model-armor-extension spec: targetRefs: - group: "gateway.networking.k8s.io" kind: Gateway name: GATEWAY_NAME extensionChains: - name: my-model-armor-chain1 matchCondition: celExpressions: - celMatcher: request.path.startsWith("/") extensions: - name: my-model-armor-service supportedEvents: - RequestHeaders - RequestBody - RequestTrailers - ResponseHeaders - ResponseBody - ResponseTrailers timeout: 1s failOpen: false googleAPIServiceName: "modelarmor.${LOCATION}.rep.googleapis.com" metadata: model_armor_settings: '[{"model": "${MODEL}","model_response_template_id": "projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/templates/${MODEL_ARMOR_TEMPLATE_NAME}","user_prompt_template_id": "projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/templates/${MODEL_ARMOR_TEMPLATE_NAME}"}]'替换以下内容：
GATEWAY_NAME：网关的名称。MODEL_ARMOR_TEMPLATE_NAME：您的 Model Armor 模板的名称。
gcp-traffic-extension.yaml文件包含以下设置：targetRefs：指定此扩展程序适用的网关。extensionChains：定义要应用于流量的扩展程序链。matchCondition：定义应用扩展程序的条件。extensions：定义要应用的扩展程序。supportedEvents：指定调用扩展程序的事件。timeout：指定扩展程序的超时时间。googleAPIServiceName：指定扩展程序的服务名称。metadata：指定扩展程序的元数据，包括extensionPolicy和提示或响应清理设置。
将示例清单应用于集群：
export GATEWAY_NAME="your-gateway-name" export MODEL="google/gemma-3-1b-it" # Or your specific model envsubst < gcp-traffic-extension.yaml | kubectl apply -f -
配置 AI 安全检查并将其与网关集成后，Model Armor 会根据定义的规则自动过滤提示和回答。
配置 Apigee 以进行身份验证和 API 管理
GKE 推理网关与 Apigee 集成，可为推理工作负载提供身份验证、授权和 API 管理功能。如需详细了解使用 Apigee 的优势，请参阅使用 Apigee 的主要优势。
您可以将 GKE 推理网关与 Apigee 集成，以增强 GKE 推理网关的功能，例如 API 安全性、速率限制、配额、分析和创收。
前提条件
在开始之前，请确保您具备以下条件：
- 运行 1.34.* 版或更高版本的 GKE 集群。
- 已部署 GKE 推理网关的 GKE 集群。
- 在 GKE 集群所在的区域中创建的 Apigee 实例。
- Apigee APIM Operator 及其 CRD 已安装在您的 GKE 集群中。如需查看相关说明，请参阅安装 Apigee APIM Operator。
- 配置为连接到您的 GKE 集群的
kubectl。 Google Cloud CLI已安装并经过身份验证。
创建 ApigeeBackendService
首先，创建 ApigeeBackendService 资源。GKE 推理网关使用此对象创建 Apigee Extension Processor。
将以下清单保存为
my-apigee-backend-service.yaml：apiVersion: apim.googleapis.com/v1 kind: ApigeeBackendService metadata: name: my-apigee-backend-service spec: apigeeEnv: "APIGEE_ENVIRONMENT_NAME" # optional field defaultSecurityEnabled: true # optional field locations: name: "LOCATION" network: "CLUSTER_NETWORK" subnetwork: "CLUSTER_SUBNETWORK"替换以下内容：
APIGEE_ENVIRONMENT_NAME：您的 Apigee 环境的名称。 注意：如果使用generateEnv=TRUE标志安装了apigee-apim-operator，则无需设置此字段。如果还没有，请按照创建环境中的说明创建 Apigee 环境。LOCATION：Apigee 实例的位置。CLUSTER_NETWORK：GKE 集群的网络。CLUSTER_SUBNETWORK：GKE 集群的子网。
将清单应用到您的集群：
kubectl apply -f my-apigee-backend-service.yaml验证状态是否已变为
CREATED：kubectl wait --for=jsonpath='{.status.currentState}'="CREATED" -f my-apigee-backend-service.yaml --timeout=5m
配置 GKE 推理网关
配置 GKE 推理网关，以将 Apigee Extension Processor 作为负载均衡器流量扩展程序启用。
将以下清单保存为
my-apigee-traffic-extension.yaml：kind: GCPTrafficExtension apiVersion: networking.gke.io/v1 metadata: name: my-apigee-traffic-extension spec: targetRefs: - group: "gateway.networking.k8s.io" kind: Gateway name: GATEWAY_NAME extensionChains: - name: my-traffic-extension-chain matchCondition: celExpressions: - celMatcher: request.path.startsWith("/") extensions: - name: my-apigee-extension metadata: # The value for `apigee-extension-processor` must match the name of the `ApigeeBackendService` resource that was applied earlier. apigee-extension-processor: my-apigee-backend-service failOpen: false timeout: 1s supportedEvents: - RequestHeaders - ResponseHeaders - ResponseBody backendRef: group: apim.googleapis.com kind: ApigeeBackendService name: my-apigee-backend-service port: 443将
GATEWAY_NAME替换为您的网关名称。将清单应用到您的集群：
kubectl apply -f my-apigee-traffic-extension.yaml等待
GCPTrafficExtension状态变为Programmed：kubectl wait --for=jsonpath='{.status.ancestors[0].conditions[?(@.type=="Programmed")].status}'=True -f my-apigee-traffic-extension.yaml --timeout=5m
使用 API 密钥发送已通过身份验证的请求
如需查找 GKE 推理网关的 IP 地址，请检查网关状态：
GW_IP=$(kubectl get gateway/GATEWAY_NAME -o jsonpath='{.status.addresses[0].value}')将
GATEWAY_NAME替换为您的网关名称。测试不带身份验证的请求。此请求应被拒绝：
curl -i ${GW_IP}/v1/completions -H 'Content-Type: application/json' -d '{ "model": "food-review", "prompt": "Write as if you were a critic: San Francisco", "max_tokens": 100, "temperature": 0 }'您会看到类似于以下内容的响应，表明 Apigee 扩展程序正在运行：
{"fault":{"faultstring":"Raising fault. Fault name : RF-insufficient-request-raise-fault","detail":{"errorcode":"steps.raisefault.RaiseFault"}}}访问 Apigee 界面并创建 API 密钥。如需查看相关说明，请参阅创建 API 密钥。
在 HTTP 请求标头中发送 API 密钥：
curl -i ${GW_IP}/v1/completions -H 'Content-Type: application/json' -H 'x-api-key: API_KEY' -d '{ "model": "food-review", "prompt": "Write as if you were a critic: San Francisco", "max_tokens": 100, "temperature": 0 }'将
API_KEY替换为您的 API 密钥。
如需详细了解如何配置 Apigee 政策，请参阅将 API 管理政策与 Apigee APIM Operator for Kubernetes 搭配使用。
配置可观测性
GKE 推理网关可用于深入了解推理工作负载的健康状况、性能和行为。这有助于您发现和解决问题、优化资源利用率，并确保应用的可靠性。
Google Cloud 提供以下 Cloud Monitoring 信息中心，可为 GKE 推理网关提供推理可观测性：
- GKE 推理网关信息中心：提供 LLM 服务的黄金指标，例如
InferencePool的请求和 token 吞吐量、延迟时间、错误和缓存利用率。如需查看可用的 GKE 推理网关指标的完整列表，请参阅公开的指标。 - AI/ML 可观测性信息中心：提供用于显示基础设施使用情况、DCGM 指标和 vLLM 模型性能指标的信息中心。
- 模型服务器信息中心：提供模型服务器黄金信号的信息中心。这样一来，您就可以监控模型服务器（例如
KVCache Utilization和Queue length）的负载和性能。 - 负载均衡器信息中心：报告来自负载均衡器的指标，例如每秒请求数、端到端请求服务延迟时间和请求-响应状态代码。这些指标有助于您了解端到端请求服务的性能并识别错误。
- 数据中心 GPU 管理器 (DCGM) 指标：提供 DCGM 指标，例如 NVIDIA GPU 的性能和利用率。您可以在 Cloud Monitoring 中配置 DCGM 指标。如需了解详情，请参阅收集和查看 DCGM 指标。
查看 GKE 推理网关信息中心
如需查看 GKE 推理网关信息中心，请执行以下步骤：
在 Google Cloud 控制台中，前往 Monitoring 页面。
在导航窗格中，选择信息中心。
在集成部分中，选择 GMP。
在 Cloud Monitoring 信息中心模板页面中，搜索“网关”。
查看 GKE 推理网关信息中心。
或者，您也可以按照监控信息中心中的说明操作。
查看 AI/机器学习模型可观测性信息中心
如需查看已部署的模型以及模型可观测性指标的信息中心，请按以下步骤操作：
在 Google Cloud 控制台中，前往已部署的模型页面。
如需查看特定部署的详细信息（包括其指标、日志和信息中心），请点击列表中相应模型的名称。
在模型详情页面中，点击可观测性标签页以查看以下信息中心。如果系统提示，请点击启用以启用信息中心。
- 基础设施使用情况信息中心会显示利用率指标。
- DCGM 信息中心会显示 DCGM 指标。
- 如果您使用的是 vLLM，则可以使用模型性能信息中心，该信息中心会显示 vLLM 模型性能的指标。
配置模型服务器可观测性信息中心
如需从每个模型服务器收集黄金信号并了解有助于提升 GKE 推理网关性能的各种因素，您可以为模型服务器配置自动监控。这包括如下模型服务器：
如需查看集成信息中心，请先确保您正在从模型服务器收集指标。然后，执行以下步骤：
在 Google Cloud 控制台中，前往 Monitoring 页面。
在导航窗格中，选择信息中心。
在集成下方，选择 GMP。系统会显示相应的集成信息中心。
图：集成信息中心
如需了解详情，请参阅自定义应用监控。
配置 Cloud Monitoring 提醒
如需为 GKE 推理网关配置 Cloud Monitoring 提醒，请执行以下步骤：
将以下示例清单保存为
alerts.yaml，并根据需要修改阈值：groups: - name: gateway-api-inference-extension rules: - alert: HighInferenceRequestLatencyP99 annotations: title: 'High latency (P99) for model {{ $labels.model_name }}' description: 'The 99th percentile request duration for model {{ $labels.model_name }} and target model {{ $labels.target_model_name }} has been consistently above 10.0 seconds for 5 minutes.' expr: histogram_quantile(0.99, rate(inference_model_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 10.0 for: 5m labels: severity: 'warning' - alert: HighInferenceErrorRate annotations: title: 'High error rate for model {{ $labels.model_name }}' description: 'The error rate for model {{ $labels.model_name }} and target model {{ $labels.target_model_name }} has been consistently above 5% for 5 minutes.' expr: sum by (model_name) (rate(inference_model_request_error_total[5m])) / sum by (model_name) (rate(inference_model_request_total[5m])) > 0.05 for: 5m labels: severity: 'critical' impact: 'availability' - alert: HighInferencePoolAvgQueueSize annotations: title: 'High average queue size for inference pool {{ $labels.name }}' description: 'The average number of requests pending in the queue for inference pool {{ $labels.name }} has been consistently above 50 for 5 minutes.' expr: inference_pool_average_queue_size > 50 for: 5m labels: severity: 'critical' impact: 'performance' - alert: HighInferencePoolAvgKVCacheUtilization annotations: title: 'High KV cache utilization for inference pool {{ $labels.name }}' description: 'The average KV cache utilization for inference pool {{ $labels.name }} has been consistently above 90% for 5 minutes, indicating potential resource exhaustion.' expr: inference_pool_average_kv_cache_utilization > 0.9 for: 5m labels: severity: 'critical' impact: 'resource_exhaustion'如需创建提醒政策，请运行以下命令：
gcloud alpha monitoring policies migrate --policies-from-prometheus-alert-rules-yaml=alerts.yaml您会在“提醒”页面中看到新的提醒政策。
修改提醒
您可以在 kubernetes-sigs/gateway-api-inference-extension GitHub 仓库中找到最新可用指标的完整列表，并且可以使用其他指标向清单中附加新提醒。
如需修改示例提醒，请参考以下示例：
- alert: HighInferenceRequestLatencyP99
annotations:
title: 'High latency (P99) for model {{ $labels.model_name }}'
description: 'The 99th percentile request duration for model {{ $labels.model_name }} and target model {{ $labels.target_model_name }} has been consistently above 10.0 seconds for 5 minutes.'
expr: histogram_quantile(0.99, rate(inference_model_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 10.0
for: 5m
labels:
severity: 'warning'
如果 5 分钟内请求时长的第 99 百分位超过 10 秒，则会触发此提醒。您可以修改提醒的 expr 部分，以根据自己的需求调整阈值。
为 GKE 推理网关配置日志记录
为 GKE 推理网关配置日志记录可提供有关请求和响应的详细信息，这有助于进行问题排查、审核和性能分析。HTTP 访问日志会记录每个请求和响应，包括标头、状态代码和时间戳。此级别的详细信息可帮助您发现问题、发现错误以及了解推理工作负载的行为。
如需为 GKE 推理网关配置日志记录，请为每个 InferencePool 对象启用 HTTP 访问日志记录。
将以下示例清单保存为
logging-backend-policy.yaml：apiVersion: networking.gke.io/v1 kind: GCPBackendPolicy metadata: name: logging-backend-policy namespace: NAMESPACE_NAME spec: default: logging: enabled: true sampleRate: 500000 targetRef: group: inference.networking.x-k8s.io kind: InferencePool name: INFERENCE_POOL_NAME替换以下内容：
NAMESPACE_NAME：部署InferencePool的命名空间的名称。INFERENCE_POOL_NAME：InferencePool的名称。
将示例清单应用于集群：
kubectl apply -f logging-backend-policy.yaml
应用此清单后，GKE 推理网关会为指定的 InferencePool 启用 HTTP 访问日志。您可以在 Cloud Logging 中查看这些日志。日志包含有关每项请求和响应的详细信息，例如请求网址、标头、响应状态代码和延迟时间。
创建基于日志的指标以查看错误详情
您可以使用基于日志的指标来分析负载均衡日志并提取错误详情。每个 GKE 网关类（例如 gke-l7-global-external-managed 和 gke-l7-regional-internal-managed 网关类）都由不同的负载平衡器提供支持。如需了解详情，请参阅 GatewayClass 功能。
每个负载平衡器都有不同的受监控资源，您在创建基于日志的指标时必须使用该资源。如需详细了解每种负载平衡器的受监控资源，请参阅以下内容：
- 对于区域级外部负载平衡器：外部 HTTP(S) 负载平衡器的基于日志的指标
- 对于内部负载平衡器：内部 HTTP(S) 负载平衡器的基于日志的指标
如需创建基于日志的指标以查看错误详情，请执行以下操作：
创建一个名为
error_detail_metric.json且包含以下LogMetric定义的 JSON 文件。此配置会创建一个指标，用于从负载平衡器日志中提取proxyStatus字段。{ "description": "Metric to extract error details from load balancer logs.", "filter": "resource.type=\"MONITORED_RESOURCE\"", "metricDescriptor": { "metricKind": "DELTA", "valueType": "INT64", "labels": [ { "key": "error_detail", "valueType": "STRING", "description": "The detailed error string from the load balancer." } ] }, "labelExtractors": { "error_detail": "EXTRACT(jsonPayload.proxyStatus)" } }将
MONITORED_RESOURCE替换为负载平衡器的受监控资源。打开 Cloud Shell 或安装了 gcloud CLI 的本地终端。
如需创建指标，请运行
gcloud logging metrics create命令并使用--config-from-file标志：gcloud logging metrics create error_detail_metric \ --config-from-file=error_detail_metric.json
创建指标后，您可以在 Cloud Monitoring 中使用该指标来查看负载平衡器报告的错误分布情况。如需了解详情，请参阅创建基于日志的指标。
如需详细了解如何根据基于日志的指标创建提醒，请参阅创建关于计数器指标的提醒政策。
配置自动扩缩
自动扩缩功能会根据负载变化调整资源分配，根据需求动态添加或移除 Pod，以保持性能和资源效率。对于 GKE 推理网关，这涉及到横向自动扩缩每个 InferencePool 中的 Pod。GKE Pod 横向自动扩缩器 (HPA) 根据模型服务器指标（例如 KVCache Utilization）自动扩缩 Pod。这可确保推理服务在高效管理资源使用情况的同时，处理不同的工作负载和查询量。
如需配置 InferencePool 实例，使其根据 GKE 推理网关生成的指标自动扩缩，请执行以下步骤：
在集群中部署
PodMonitoring对象，以收集 GKE 推理网关生成的指标。如需了解详情，请参阅配置可观测性。部署自定义指标 Stackdriver 适配器，向 HPA 授予对指标的访问权限：
将以下示例清单保存为
adapter_new_resource_model.yaml：apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: custom-metrics --- apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: custom-metrics-stackdriver-adapter namespace: custom-metrics --- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: custom-metrics:system:auth-delegator roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: ClusterRole name: system:auth-delegator subjects: - kind: ServiceAccount name: custom-metrics-stackdriver-adapter namespace: custom-metrics --- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: RoleBinding metadata: name: custom-metrics-auth-reader namespace: kube-system roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: Role name: extension-apiserver-authentication-reader subjects: - kind: ServiceAccount name: custom-metrics-stackdriver-adapter namespace: custom-metrics --- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRole metadata: name: custom-metrics-resource-reader rules: - apiGroups: - "" resources: - pods - nodes - nodes/stats verbs: - get - list - watch --- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: custom-metrics-resource-reader roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: ClusterRole name: custom-metrics-resource-reader subjects: - kind: ServiceAccount name: custom-metrics-stackdriver-adapter namespace: custom-metrics --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: custom-metrics-stackdriver-adapter labels: run: custom-metrics-stackdriver-adapter k8s-app: custom-metrics-stackdriver-adapter spec: replicas: 1 selector: matchLabels: run: custom-metrics-stackdriver-adapter k8s-app: custom-metrics-stackdriver-adapter template: metadata: labels: run: custom-metrics-stackdriver-adapter k8s-app: custom-metrics-stackdriver-adapter kubernetes.io/cluster-service: "true" spec: serviceAccountName: custom-metrics-stackdriver-adapter containers: - image: gcr.io/gke-release/custom-metrics-stackdriver-adapter:v0.15.2-gke.1 imagePullPolicy: Always name: pod-custom-metrics-stackdriver-adapter command: - /adapter - --use-new-resource-model=true - --fallback-for-container-metrics=true resources: limits: cpu: 250m memory: 200Mi requests: cpu: 250m memory: 200Mi --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: labels: run: custom-metrics-stackdriver-adapter k8s-app: custom-metrics-stackdriver-adapter kubernetes.io/cluster-service: 'true' kubernetes.io/name: Adapter name: custom-metrics-stackdriver-adapter namespace: custom-metrics spec: ports: - port: 443 protocol: TCP targetPort: 443 selector: run: custom-metrics-stackdriver-adapter k8s-app: custom-metrics-stackdriver-adapter type: ClusterIP --- apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1 kind: APIService metadata: name: v1beta1.custom.metrics.k8s.io spec: insecureSkipTLSVerify: true group: custom.metrics.k8s.io groupPriorityMinimum: 100 versionPriority: 100 service: name: custom-metrics-stackdriver-adapter namespace: custom-metrics version: v1beta1 --- apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1 kind: APIService metadata: name: v1beta2.custom.metrics.k8s.io spec: insecureSkipTLSVerify: true group: custom.metrics.k8s.io groupPriorityMinimum: 100 versionPriority: 200 service: name: custom-metrics-stackdriver-adapter namespace: custom-metrics version: v1beta2 --- apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1 kind: APIService metadata: name: v1beta1.external.metrics.k8s.io spec: insecureSkipTLSVerify: true group: external.metrics.k8s.io groupPriorityMinimum: 100 versionPriority: 100 service: name: custom-metrics-stackdriver-adapter namespace: custom-metrics version: v1beta1 --- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRole metadata: name: external-metrics-reader rules: - apiGroups: - "external.metrics.k8s.io" resources: - "*" verbs: - list - get - watch --- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: external-metrics-reader roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: ClusterRole name: external-metrics-reader subjects: - kind: ServiceAccount name: horizontal-pod-autoscaler namespace: kube-system将示例清单应用于集群：
kubectl apply -f adapter_new_resource_model.yaml
如需向适配器授予从项目读取指标的权限，请运行以下命令：
$ PROJECT_ID=PROJECT_ID $ PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe PROJECT_ID --format="value(projectNumber)") $ gcloud projects add-iam-policy-binding projects/PROJECT_ID \ --role roles/monitoring.viewer \ --member=principal://iam.googleapis.com/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/workloadIdentityPools/$PROJECT_ID.svc.id.goog/subject/ns/custom-metrics/sa/custom-metrics-stackdriver-adapter请将
PROJECT_ID替换为您的 Google Cloud 项目 ID。对于每个
InferencePool，部署一个如下所示的 HPA：apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: INFERENCE_POOL_NAME namespace: INFERENCE_POOL_NAMESPACE spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: INFERENCE_POOL_NAME minReplicas: MIN_REPLICAS maxReplicas: MAX_REPLICAS metrics: - type: External external: metric: name: prometheus.googleapis.com|inference_pool_average_kv_cache_utilization|gauge selector: matchLabels: metric.labels.name: INFERENCE_POOL_NAME resource.labels.cluster: CLUSTER_NAME resource.labels.namespace: INFERENCE_POOL_NAMESPACE target: type: AverageValue averageValue: TARGET_VALUE替换以下内容：
INFERENCE_POOL_NAME：InferencePool的名称。INFERENCE_POOL_NAMESPACE：InferencePool的命名空间。CLUSTER_NAME：集群的名称。MIN_REPLICAS：InferencePool的最小可用性（基准容量）。当使用率低于 HPA 目标阈值时，HPA 会保持此副本数。高可用性工作负载必须将其设置为高于1的值，以确保在 Pod 中断期间继续保持可用性。MAX_REPLICAS：用于限制必须分配给InferencePool中托管的工作负载的加速器数量的值。HPA 不会将副本数量增加到超出此值。在高峰流量期间，请监控副本的数量，确保MAX_REPLICAS字段的值提供了足够的提升空间，以便工作负载可以纵向扩容以保持所选的工作负载性能特征。TARGET_VALUE：表示每个模型服务器所选目标KV-Cache Utilization的值。这是一个 0-100 之间的数字，与模型服务器、模型、加速器和传入流量的特征密切相关。您可以通过负载测试并绘制吞吐量与延迟时间对比图，通过实验确定此目标值。从图表中选择所选的吞吐量和延迟时间组合，并使用相应的KV-Cache Utilization值作为 HPA 目标。您必须调整并密切监控此值，才能实现所选的性价比结果。您可以使用 GKE 推理快速入门自动确定此值。