意琦行的个人博客

在上一篇 DRA P1：DRA 能解决什么问题？从部署到使用的完整体验 中，我们部署了 DRA 并成功运行了第一个 GPU Pod。DRA 相比 DevicePlugin 最大的区别在于：资源展示更详细，资源申请也更灵活。靠三个 API 对象来实现：ResourceSlice、DeviceClass、ResourceClaim。

那么这三个对象各自干什么，它们之间怎么配合？本篇就来回答这个问题。

在 Kubernetes 里用 GPU 这类设备，大家习惯走 DevicePlugin。但 AI workload 越来越复杂，DevicePlugin 的短板越来越明显——没法描述设备属性，调度器不参与分配，Pod 经常调度到节点后才发现资源不够。

DRA（Dynamic Resource Allocation，动态资源分配）就是 Kubernetes 针对这些问题推出的新框架。

Kimi-K2.6 是 Moonshot AI 在 4 月 20 日正式发布并开源的旗舰大语言模型，具备强大的长上下文推理、多模态理解和工具调用能力。本文将详细介绍如何使用 vLLM 部署 Kimi-K2.6 模型，并附上性能基准测试。

你是否遇到过这样的困扰：手头有 OpenAI、Claude、本地部署的多个 AI 模型：

• 每个都要单独管理 API Key；
• 团队成员都在用，却无法追踪谁用了多少、花了多少钱；
• 想把这些能力开放给外部用户并收费，却苦于没有现成的计费系统？

New API 就是来解决这些问题的。

New API 是什么？

Next-Generation LLM Gateway and AI Asset Management System

New API 是新一代 AI 基座平台，为您的 AI 应用提供统一的基础设施。承载所有 AI 应用，管理您的数字资产，连接未来的统一接口平台。

核心特性：

• 统一接口：一个 API 端点接入所有 AI 服务，兼容 OpenAI 标准格式
• 智能路由：多渠道负载均衡、故障自动切换、加权随机分发
• 精细计费：支持按次数/按量计费、预付费充值、多倍率配置
• 安全管控：令牌权限管理、模型访问控制、API 调用审计
• 数据洞察：实时数据看板、用量统计、成本分析
• 多租户架构：完美适配个人开发者、团队协作与企业级部署

技术架构：

为什么需要 LiteLLM？

当你在使用多个 AI 模型时，会遇到这些问题：

• 每个 Provider 的 API 格式不同，需要维护多套代码
• 无法统一监控所有模型的调用情况和成本
• 切换模型需要修改业务代码

LiteLLM 通过统一的 OpenAI 兼容接口解决了这些问题，让你只需修改 model 参数就能切换模型。

核心功能：

• 统一接口：一套 API 调用 OpenAI、Azure、Anthropic、Google 等多家模型
• 成本追踪：实时监控各模型的使用量和成本
• 负载均衡：自动在多个模型间分配请求
• 速率限制：防止 API 滥用和成本失控

LiteLLM 作为统一网关，接收所有客户端请求，然后根据 model 参数自动路由到对应的后端模型服务。无论是本地部署的 vLLM，还是云端 API（OpenAI、Claude 等），都可以通过同一套接口调用。

本文将介绍如何在 Kubernetes 环境中部署 LiteLLM，并配置 PostgreSQL 作为数据库。

Qwen3.5 是阿里云最新开源的大语言模型系列，提供了从 0.8B 到 397B 的多种规格，在推理能力和效率之间取得了良好平衡。

面对如此丰富的模型规格，该如何选择？本文将首先分析各规格模型的特点和适用场景，帮助你找到最适合的那一款，然后介绍如何使用 vLLM 在 Kubernetes 环境中部署 Qwen3.5 模型。

根据各大榜单排名以及实测表现，Qwen3.5 系列在性能和质量的权衡上表现出色。