企業級GenAI推論開源！AIBrix加速登場，即刻開始打造！

AIBrix：打造企業級的超強 GenAI 推論基礎架構，開源啦！

各位台灣的朋友們，最近有沒有覺得 Generative AI (GenAI) 模型越來越強大，應用也越來越廣泛？ 但是，要真正把這些厲害的模型部署到企業環境中，讓它們能夠穩定、高效地提供服務，其實並不容易。

今天要介紹一個全新的開源專案 AIBrix，它就是為了協助企業輕鬆打造可擴展的 GenAI 推論基礎架構而生的！ 簡單來說，AIBrix 提供了一系列的「積木」，讓你可以像組樂高一樣，快速建構出符合自己需求的 GenAI 推論平台。

AIBrix 到底有多厲害？

AIBrix 的目標是成為雲原生解決方案，針對部署、管理和擴展大型語言模型 (LLM) 推理進行優化，尤其針對企業需求量身定制。它包含以下幾個關鍵特色：

• 高密度 LoRA 管理 (High-Density LoRA Management)： 輕鬆管理輕量級、低秩模型改編 (LoRA)，加速模型微調和部署。
• LLM 閘道與路由 (LLM Gateway and Routing)： 有效率地管理和引導流量到多個模型和副本，實現負載均衡和高可用性。
• LLM 應用程式量身定制的自動縮放器 (LLM App-Tailored Autoscaler)： 根據即時需求動態調整推論資源，節省成本並確保服務品質。
• 統一 AI 執行時 (Unified AI Runtime)： 提供通用的 sidecar 組件，實現指標標準化、模型下載和管理，簡化維運流程。
• 分散式推論 (Distributed Inference)： 可擴展的架構，可以跨多個節點處理大型工作負載，滿足高流量需求。
• 分散式 KV 快取 (Distributed KV Cache)：實現高容量、跨引擎 KV 重用。
• 具有成本效益的異構服務 (Cost-efficient Heterogeneous Serving)：啟用混合 GPU 推理，以在保證 SLO 的情況下降低成本。
• GPU 硬體故障檢測 (GPU Hardware Failure Detection)： 主動檢測 GPU 硬體問題，減少停機時間。

圖片只是示意圖，實際架構請參考官方文件

快速開始！

想體驗 AIBrix 的魅力嗎？ 照著以下步驟，你也能快速上手：

1. 複製 AIBrix 程式碼:

   git clone https://github.com/vllm-project/aibrix.git
   cd aibrix
   

2. 安裝 nightly AIBrix 依賴項:

   kubectl create -k config/dependency
   

3. 安裝 nightly AIBrix 組件

   kubectl create -k config/default
   

   or 安裝穩定版本

   # 安裝組件依賴
   kubectl create -k "github.com/vllm-project/aibrix/config/dependency?ref=v0.2.0"
   
   # 安裝 aibrix 組件
   kubectl create -k "github.com/vllm-project/aibrix/config/overlays/release?ref=v0.2.0"
   

詳細的安裝和設定步驟，請參考官方文件：AIBrix 文件

一起為 GenAI 社群貢獻！

AIBrix 是一個開源專案，非常歡迎大家一起參與貢獻！ 如果你有任何想法或建議，都可以參考 貢獻指南，或是到 Slack 頻道 (#aibrix) 和開發者們交流。

授權

AIBrix 使用 Apache 2.0 License 授權條款。

需要協助？

如果你在使用 AIBrix 的過程中遇到任何問題，歡迎到 GitHub issues 頁面 提交 issue。

AIBrix 的出現，將大幅降低企業部署和管理 GenAI 模型的門檻。 相信在不久的將來，我們就能看到更多基於 AIBrix 的創新應用！ 趕快來體驗 AIBrix，一起打造更強大的 GenAI 應用吧！

相關連結

• 官方網站: 這個專案目前沒有官方網站，可以追蹤 GitHub 頁面：https://github.com/vllm-project/aibrix
• 部落格: AIBrix Blog
• 白皮書: AIBrix White Paper
• Twitter/X: https://x.com/vllm_project
• Developer Slack: https://vllm-dev.slack.com/archives/C08EQ883CSV

參考閱讀

https://github.com/vllm-project/aibrix