企业级大模型落地二：基于K8s、VLLM、LiteLLM、vGPU落地高可用AI网关和大模型

本课程聚焦企业级大模型落地实战，围绕 K8s、VLLM、LiteLLM、vGPU 等核心技术，手把手讲解在容器集群中搭建高可用 AI 网关与大模型服务的完整流程，帮助技术人员打通从 GPU 资源管理到大模型上线的全链路工程化能力。

课程从基础原理入手，先讲解 K8s 管理 GPU 与大模型的技术架构，介绍 GPU Operator 组件，带领学员完成 GPU 环境准备、驱动安装、K8s 集群部署等基础实操。随后依次讲解动态存储 Longhorn、VLLM 模型部署方式、模型文件预下载等核心环节，落地大模型基础服务。

课程重点讲解高可用架构搭建，包含 LiteLLM 网关部署、Redis 哨兵、Postgres 高可用集群配置，同时演示 LiteLLM 的服务测试、RPM/TPM 限流、缓存功能等生产环境必备能力。课程后半段深入 GPU 虚拟化技术，讲解 HAMi 平台，实操 K8s 下 vGPU 虚拟化、显存调度、显卡类型指定调度，最终完成 VLLM 结合 vGPU 的大模型项目落地。

课程偏向工程实战，所有章节配套实操演示，适合有容器基础、计划在企业内部落地大模型平台的技术人员。通过学习，学员能够独立完成 K8s 集群 GPU 资源调度，搭建带限流、缓存能力的高可用 AI 网关，掌握 vGPU 虚拟化技术，具备企业大模型生产环境部署与运维能力，解决企业大模型落地过程中资源隔离、服务稳定性、流量管控等核心难题。

（课程介绍为 AI 配音）