意琦行的个人博客

GLM-5 是智谱 AI 最新发布的大语言模型，具备强大的推理能力和工具调用能力。本文将详细介绍如何使用 vLLM 框架在生产环境中部署 GLM-5 模型。

根据各大榜单排名以及实测表现，GLM-5 在多项评测中表现出色，是当前开源模型中的佼佼者。

本文涵盖以下内容：

• 模型下载：FP8 和 INT4 两种量化版本
• 镜像构建：构建支持 GLM-5 的 vLLM 镜像
• Docker 部署：INT4 版本快速部署
• 性能测试：INT4 版本基准测试

Claude Code 是 Anthropic 推出的强大 AI 编程助手，但每月的订阅费用让很多开发者望而却步。

通过 Claude Code Router (CCR)，我们可以：

• 对接本地模型：部署 GLM5 等开源模型，实现零成本使用
• 多模型智能路由：根据任务类型自动选择最合适的模型
• 灵活组合：本地 + 云端混合部署，兼顾隐私、成本和质量

本文将手把手教你搭建这套方案，让你的 AI 编程助手成本降低 90% 以上。

在之前的文章《Kubernetes PVC Clone & Snapshot 实战：基于 Csi-Driver-Nfs 的完整示例》中，我们探讨了如何使用 Kubernetes 内置的 PVC 克隆和快照功能进行数据保护。然而，当我们需要对整个 Kubernetes 集群进行全面的备份恢复时，就需要更专业的工具。

Velero（前身 Heptio Ark）正是这样一个专业的 Kubernetes 备份恢复工具，已成为 CNCF 毕业项目。它不仅能够备份持久卷数据，还能备份整个集群的应用配置、服务和资源状态，提供企业级的灾难恢复和集群迁移能力。

你将学到：

• Velero 架构原理和核心特性
• 单集群备份恢复完整操作流程
• 跨集群应用迁移实战演示
• 生产环境最佳实践和故障排查

最近，KubeClipper 正式发布了 1.5.0 版本。这次更新带来了多项重要改进，其中最引人注目的是新增的工作负载管理界面，用户现在可以直接在 Web UI 中管理 Deployment、StatefulSet 等 Kubernetes 工作负载。同时，该版本还升级了对 Kubernetes 及其组件的支持，并修复了大量 bug，提升了平台的稳定性和用户体验。

KubeClipper 是一个轻量便捷的 Kubernetes 多集群全生命周期管理工具，旨在提供易使用、易运维、极轻量、生产级的 Kubernetes 多集群管理服务，让运维工程师从繁复的配置和晦涩的命令行中解放出来，实现一站式管理跨区域、跨基础设施的多 K8S 集群。

🚀 5分钟快速体验

如果你是第一次接触 KubeClipper，可以通过以下步骤快速上手：

1. 一键安装工具：curl -sfL https://oss.kubeclipper.io/get-kubeclipper.sh | KC_REGION=cn bash -
2. 部署服务：kcctl deploy
3. 创建集群：kcctl create cluster --name demo --master YOUR_IP --untaint-master
4. 访问界面：浏览器访问 http://YOUR_IP:8080，账号 admin/Thinkbig1

全程只需5-10分钟，就能拥有一个功能完整的 Kubernetes 环境！

在 Kubernetes 里做“数据复制”通常有两条路：

• PVC Clone：从已有 PVC 快速克隆出一个新 PVC（开发/测试回放、批量创建环境很常用）
• VolumeSnapshot：先对 PVC 打快照，再从快照创建新 PVC（更贴近生产最佳实践，避免“边写边克隆”的不确定性）

本文以 csi-driver-nfs 为例，从 0 跑通 Clone 与 Snapshot，并给出跨命名空间场景需要的关键配置与排错点。

想象一下这样的场景：你的生产系统突然流量激增，某个 Pod 的 CPU 使用率已经飙升到 90%，传统做法是重建整个 Pod，导致服务中断 30 秒以上。而现在，只需一行命令，CPU 资源瞬间调整完毕，服务零中断！

这就是 Kubernetes 1.35 带来的重磅功能：原地 Pod 资源调整（In-Place Pod Resize）正式 GA！🎉