后端API网关模型推理服务AI Agent【免费下载链接】semantic-routerAn open, programmable decision layer for models and compute.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/sem/semantic-router点击查看免费下载本指南完整演示参考拓扑把 Semantic Router 作为 Envoy External ProcessingExtProc服务运行在 Istio Gateway 之后由 Istio 负责入口与HTTPRoute处理由 Semantic Router 负责基于提示词内容的模型选择最终将请求路由到两个 vLLM 推理后端。读完本文你将掌握从集群验证、vLLM 后端部署、Istio Gateway API 安装、Router 配置与 Helm 部署到EnvoyFilter接线、网关路由安装、测试验证与清理的完整闭环并能读懂每个清单文件的关键参数及其底层作用。部署拓扑与职责划分本示例的端到端数据流可以用deploy/kubernetes/istio/README.md中的示意图概括client - Istio Gateway - HTTPRoute - model Service | - ext_proc - Semantic Router整个部署由四类组件协同完成Semantic Router评估路由策略并选择模型。它以gateway.mode: extproc模式运行在 50051 端口向网关提供 ext_proc gRPC 服务最终将所选模型以x-selected-model请求头写回 Envoy。Istio Gateway接受客户端流量通过EnvoyFilter挂载的 ext_proc 过滤器调用 Semantic Router再由 Gateway API 资源按请求头将请求转发到对应 Kubernetes 后端。Gateway API 资源Gateway 两条HTTPRoute把 Router 选择的模型别名映射为具体的 Kubernetes Service。两个 vLLM Deployment示例推理后端分别服务meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct与microsoft/Phi-4-mini-instruct需要合适的算力和模型访问权限。需要特别说明本文提供的EnvoyFilter和DestinationRule仅适用于本示例不要在不比较 ExtProc 模式的情况下直接复用到其他网关集成。仓库还提供了 Agent Router、agentgateway、Gateway API Inference Extension 等其他集成路径选择前请先阅读 Kubernetes 网关概览 中的对比表格。前置条件与环境要求Kubernetes1.31–1.35这是本示例所固定的 Istio1.29发行版的支持范围至少两个可调度的 NVIDIA GPU为仓库提供的模型清单准备或为替换后端准备等效容量命令行工具kubectl、Helm 和 istioctlHugging Face tokenmeta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct属于受限模型需要有效的HF_TOKEN。仓库中deploy/kubernetes/istio/目录提供了本示例的全部清单文件作用vLlama3.yamlllama-8b vLLM 后端PVC Deployment ServicevPhi4.yamlphi4-mini vLLM 后端PVC Deployment Servicesemantic-router-values/values.yamlHelm values含提供商、信号、决策与路由规则config.yaml同一份 Router 配置的 ConfigMap 版本Kustomize 使用gateway.yamlIstio 管理的 Gateway 资源destinationrule.yaml连接网关到 Router 的 DestinationRuleenvoyfilter.yaml网关范围的 ext_proc EnvoyFilterhttproute-llama3-8b.yaml / httproute-phi4-mini.yaml按x-selected-model头匹配的网关路由deployment.yaml、service.yaml、kustomization.yamlRouter 本体含 init 容器下载模型与 gRPC Service本文的部署命令统一使用仓库内相对路径。若你已克隆本仓库可在仓库根目录直接执行清单内容与文档描述完全一致。若替换为其他 OpenAI 兼容后端则 Router 的提供商配置、Service 名称和HTTPRoute匹配必须一起更改。步骤 1验证集群kubectl wait --forconditionReady nodes --all --timeout300s步骤 2部署 LLM 模型示例用两个独立的 vLLM 服务器分别部署两个模型。创建 Kubernetes Secret 之前先导出 Hugging Face tokenkubectl create secret generic hf-token-secret --from-literaltoken$HF_TOKEN应用两个后端清单首次启动会下载模型权重可能需要几分钟# Create vLLM service running llama3-8b kubectl apply -f deploy/kubernetes/istio/vLlama3.yaml # Create vLLM service running phi4-mini kubectl apply -f deploy/kubernetes/istio/vPhi4.yaml等待两个 Deployment 就绪kubectl wait --forconditionAvailable deployment/llama-8b --timeout900s kubectl wait --forconditionAvailable deployment/phi4-mini --timeout900s kubectl get pods,services理解 vLLM 后端清单以 vLlama3.yaml 为例它由三个对象组成40 GiB 的PersistentVolumeClaim挂载到/root/.cache/huggingface缓存模型权重避免 Pod 重建后重复下载Deployment镜像固定为vllm/vllm-openai:v0.17.0启动命令为vllm serve meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct --served-model-name llama3-8b ... --enable-chunked-prefill --max_num_batched_tokens 1024。注意--served-model-name llama3-8b这一别名——它就是 Router 配置和HTTPRoute中共同使用的模型标识三个位置必须一致。HUGGING_FACE_HUB_TOKEN从hf-token-secret的token键注入ClusterIP Servicellama-8b端口 80 转发到容器的 8000vLLM OpenAI 端口。清单中注释了shm卷tensor parallel 推理需要宿主共享内存与资源配额可按集群实际容量放开探针liveness/readiness 均探测/healthinitialDelaySeconds: 600给足首次下载权重的时间。vPhi4.yaml 结构相同PVC 为 20 GiB模型为microsoft/Phi-4-mini-instructService 名为phi4-mini。步骤 3安装 Gateway API 和 Istio此直接 Service 拓扑需要 Kubernetes Gateway API 和 Istio不需要Gateway API Inference Extension CRD。安装兼容的一对并在部署自动化中固定版本export GATEWAY_API_VERSIONv1.5.1 export ISTIO_VERSION1.29.6 kubectl apply --server-side \ -f https://github.com/kubernetes-sigs/gateway-api/releases/download/${GATEWAY_API_VERSION}/standard-install.yaml curl -L https://istio.io/downloadIstio | ISTIO_VERSION${ISTIO_VERSION} sh - export PATH$PWD/istio-${ISTIO_VERSION}/bin:$PATH istioctl install -y --set profileminimal kubectl wait --forconditionAvailable deployment/istiod \ -n istio-system --timeout300sprofileminimal只安装必要的控制面istiod网关本身由后面的 Gateway APIGateway资源动态创建。版本变量化是为了让 CI/CD 可以复现同一组版本避免漂移。步骤 4更新 vsr 配置可选Semantic Router 的配置通过 Helm values 文件提供。若需要自定义例如匹配不同的模型名称或端点请直接编辑仓库中的 semantic-router-values/values.yaml。确保配置中的模型与你实际部署的模型一致。建议先运行 vsr 的基础能力提示词分类与模型路由再逐步试验 PromptGuard 或 ToolCalling 等插件功能。values.yaml 结构逐项解读该文件的核心结构与 ConfigMap 版 config.yaml 内容一致仅外层包裹了 Helm valuesgateway: mode: extproc # 关键以 ExtProc 模式向网关提供 gRPC而非 standalone 自监听 config: version: v0.3 providers: defaults: model: llama3-8b # 兜底默认模型 reasoning_effort: high models: - name: llama3-8b backend_refs: - name: llama-8b-service provider: vllm endpoint: llama-8b:80 # 后端 Service 名:端口 weight: 1 - name: phi4-mini backend_refs: - name: phi4-mini-service provider: vllm endpoint: phi4-mini:80 weight: 1gateway.mode: extproc这是网关集成模式的开关。根据 Kubernetes 网关概览所有网关集成都以该值运行 Helm chartRouter 随后在 50051 端口提供 ext_proc gRPCchart 默认的standalone模式不需要网关Router 在自己的 listener 上提供 OpenAI 兼容 API。编写自己的 values 时务必设置同样的值。routing.decisions定义了 14 个基于领域domain信号的路由决策全部采用OR条件 domain信号并按优先级排序。典型片段routing: decisions: - name: math description: Route mathematics queries priority: 10 rules: operator: OR conditions: - type: domain name: math modelRefs: - model: phi4-mini # 数学问题走 phi4-mini use_reasoning: false plugins: - type: system_prompt configuration: enabled: false system_prompt: You are a mathematics expert. ... mode: replace值得注意的细节默认决策other的priority: 5低于其余priority: 10的决策作为兜底路由模型分配仅math决策映射到phi4-mini其余business、law、psychology、biology、chemistry、history、other、health、economics、physics、computer science、philosophy、engineering全部映射到llama3-8b其中chemistry与physics启用use_reasoning: true插件每个决策都预置了system_prompt插件enabled: false即默认关闭部分决策psychology、other、health还预置了response_cache插件带各自的similarity_threshold0.92 / 0.75 / 0.95。启用后再逐个验证而不是一次性全开信号与模型卡signals.domains列出 14 个领域modelCards声明llama3-8b与phi4-mini两张卡。global段控制运行期行为global: router: clear_route_cache: true # 关键ExtProc 改写头后必须清空 Envoy 路由缓存 services: api: batch_classification: max_batch_size: 100 max_concurrency: 8 metrics: enabled: true sample_rate: 1.0 duration_buckets: [...] # 1ms ~ 30s 直方图分桶 size_buckets: [...] # 1 ~ 200 批量大小分桶 observability: tracing: enabled: false provider: opentelemetry exporter: { type: otlp, endpoint: jaeger:4317, insecure: true } stores: response_cache: { enabled: false, backend_type: memory, similarity_threshold: 0.8, max_entries: 1000, ttl_seconds: 3600, eviction_policy: fifo, embedding_model: mmbert } memory: { embedding_model: mmbert } vector_store: { embedding_model: mmbert } integrations: tools: { enabled: false, top_k: 3, similarity_threshold: 0.2, tools_db_path: config/tools_db.json, fallback_to_empty: true }global.router.clear_route_cache: true必须保持为 trueExtProc 写入x-selected-model之后Envoy 必须丢弃先前的路由决策并再次评估基于请求头的HTTPRoute否则请求会沿用旧路由导致选对了模型却发错了后端存储类response_cache / memory / vector_store默认全部关闭或使用mmbert嵌入模型可按需开启批量分类服务的 metrics 已启用含 goroutine 级详细跟踪开关采样率 1.0。步骤 5部署 vLLM Semantic Router使用集成 values 通过 Helm 从 GHCR OCI registry 部署# Install semantic router using Helm from GHCR OCI registry helm install semantic-router oci://ghcr.io/vllm-project/charts/semantic-router \ --version 0.0.0-latest \ --namespace vllm-semantic-router-system \ --create-namespace \ -f deploy/kubernetes/istio/semantic-router-values/values.yaml # Wait for deployment to be ready (this may take several minutes for model downloads) kubectl wait --forconditionAvailable deployment/semantic-router -n vllm-semantic-router-system --timeout600s # Verify deployment status kubectl get pods -n vllm-semantic-router-systemRouter 清单的底层细节helm install实际渲染的内容对应仓库中的 deployment.yaml、service.yaml 等清单Kustomize 方式部署时用 kustomization.yaml其中三个细节值得注意model-downloaderinit 容器主容器启动前用python:3.11-slim镜像把 Router 所需的 6 个模型all-MiniLM-L12-v2、领域/PII/越狱分类器、PII token 分类器、Qwen3-Embedding-0.6B下载到 20 GiB 的 PVC见 pv-models.yaml。脚本按目录存在性跳过已下载模型重启时可复用缓存这就是等待数分钟模型下载的原因。端口与探针主容器暴露 50051gRPC供 ext_proc、8080classify-api、9190metricsliveness/readiness 均探测 50051 TCPinitialDelaySeconds: 300为模型加载留足 5 分钟。配置写回机制容器以只读方式挂载 ConfigMap 中的config.yaml但通过VLLM_SR_K8S_CONFIGMAP_NAME环境变量指向名为semantic-router-config的 ConfigMap配合 rbac.yaml 中仅限该 ConfigMap 的get/update/patch权限让运行时配置写 API 能通过 Kubernetes API 回写配置。因此 kustomization.yaml 特意设置了disableNameSuffixHash: true——否则每次kubectl apply -k都会生成带哈希后缀的新 ConfigMap导致运行期写入被孤立。若用 Kustomize 部署命令为kubectl apply -f deploy/kubernetes/istio/gateway.yaml kubectl apply -k deploy/kubernetes/istio/ kubectl wait --forconditionAvailable deployment/semantic-router \ --namespace vllm-semantic-router-system --timeout10m步骤 6安装额外的 Istio 配置安装把 Istio 网关通过 ExtProc 连接到 Semantic Router 的DestinationRule与网关范围的EnvoyFilterkubectl apply -f deploy/kubernetes/istio/destinationrule.yaml kubectl apply -f deploy/kubernetes/istio/envoyfilter.yamlDestinationRule关闭 mTLSdestinationrule.yaml 针对semantic-router.vllm-semantic-router-system.svc.cluster.local将 TLS 设为DISABLE。这明确表达了Router 与 Envoy 之间的 ext_proc gRPC 不启用 Istio mTLS的拓扑决定如果你在启用自动 mTLS 的网格中运行需要先确认这与网格策略兼容。EnvoyFilter挂载 ext_proc 过滤器envoyfilter.yaml 是整条链路的核心逐项解读apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: EnvoyFilter metadata: name: semantic-router namespace: default spec: workloadSelector: labels: gateway.networking.k8s.io/gateway-name: inference-gateway configPatches: - applyTo: HTTP_FILTER match: context: GATEWAY listener: filterChain: filter: name: envoy.filters.network.http_connection_manager patch: operation: INSERT_FIRST value: name: envoy.filters.http.ext_proc typed_config: type: type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.http.ext_proc.v3.ExternalProcessor mutation_rules: allow_expression: regex: ^x-envoy-(upstream-rq-timeout-ms|upstream-rq-per-try-timeout-ms|max-retries|retry-on|retriable-status-codes)$ failure_mode_allow: true allow_mode_override: true message_timeout: 300s processing_mode: request_header_mode: SEND response_header_mode: SEND request_body_mode: BUFFERED response_body_mode: NONE request_trailer_mode: SKIP response_trailer_mode: SKIP grpc_service: envoy_grpc: cluster_name: outbound|50051||semantic-router.vllm-semantic-router-system.svc.cluster.localworkloadSelector按gateway.networking.k8s.io/gateway-name: inference-gateway标签选中 Istio 为 Gateway 生成的 Envoy 工作负载只影响该网关INSERT_FIRSTHTTP_FILTER把envoy.filters.http.ext_proc插入 HTTP 连接管理器过滤器链最前使 ext_proc 在路由决策前运行——这正是 Router 能改写路由所需请求头的时序保证mutation_rules严格限定 ext_proc 可以改写的x-envoy-*头超时、重试相关注释明确ext_proc 不得设置其他任何 x-envoy-* 头这是安全边界processing_mode请求头SENDRouter 必须看到完整请求头才能决策、请求体BUFFEREDRouter 需要读到提示词正文做语义分类、响应头SEND用于观察/回写响应体不处理grpc_service指向semantic-router.vllm-semantic-router-system.svc.cluster.local:50051与 Router 的 gRPC Service 端口一一对应。若你改了 Router 的命名空间或 Service 名必须同步更新此 cluster_namefailure_mode_allow: trueExtProc 不可用时让 Envoy 继续执行 HTTP 过滤器链。⚠️关于 fail-open 与 fail-close 的重要提醒failure_mode_allow: true并不保证请求能到达后端——本示例提供的HTTPRoute要求x-selected-model头Router 未添加该头时路由选择依然可能失败。真正的旁路需要刻意设计兜底路由而这会改变安全边界。当语义路由是授权或数据边界控制的一部分时应优先选择 fail-close 行为并在生产使用前完整测试确切的中断路径。步骤 7安装网关路由创建由 Istio 管理的Gateway然后安装两条HTTPRoute资源kubectl apply -f deploy/kubernetes/istio/gateway.yaml kubectl apply -f deploy/kubernetes/istio/httproute-llama3-8b.yaml kubectl apply -f deploy/kubernetes/istio/httproute-phi4-mini.yaml网关与路由资源解析gateway.yaml 声明了名为inference-gateway的GatewaygatewayClassName: istioHTTP 监听器端口 80allowedRoutes.namespaces.from: All允许任意命名空间的路由挂载。部署完成后Istio 会为它生成名为inference-gateway-istio的 Service故障排查时会看到。两条HTTPRoutehttproute-llama3-8b.yaml 与 httproute-phi4-mini.yaml模式一致核心是头部匹配spec: parentRefs: - group: gateway.networking.k8s.io kind: Gateway name: inference-gateway rules: - backendRefs: - name: llama-8b # phi4-mini 路由指向 llama-8b 的 Service同 namespace、端口 80 namespace: default port: 80 matches: - path: type: PathPrefix value: / headers: - type: Exact name: x-selected-model value: llama3-8b # phi4-mini 路由此处为 phi4-mini timeouts: request: 300s请求路径匹配任意/前缀但只有当请求头x-selected-model精确等于llama3-8b或phi4-mini时才命中对应后端。这就构成了闭环Semantic Router 决策写入头 → Envoy 重新路由 →HTTPRoute头匹配 → 正确的 vLLM Service。request: 300s超时与EnvoyFilter的message_timeout: 300s保持一致给长推理留足时间。步骤 8测试部署完整的通用测试清单见 测试 Kubernetes Gateway 部署核心要点如下解析真实网关地址不要复制示例 IP 或端口它们由集群分配kubectl get gateway -A kubectl get service -A | grep -i gateway # Minikube 可动态获取可达 URL export GATEWAY_URL$(minikube service inference-gateway-istio --url | head -n 1) test -n $GATEWAY_URL printf Gateway: %s\n $GATEWAY_URL检查 Gateway API 状态kubectl get gateway,httproute -A确认路由被接受、后端引用已解析列出已暴露模型curl -fsS $GATEWAY_URL/v1/models确认包含llama3-8b与phi4-mini发送直接请求不经语义路由验证后端链路curl -fsS -D /tmp/direct-headers.txt \ $GATEWAY_URL/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: llama3-8b, messages: [{role: user, content: Reply with one short sentence.}], max_tokens: 64, temperature: 0 }发送已路由请求触发语义路由例如Explain why 2 2 equals 4.应落入math决策 →phi4-mini并用-D /tmp/routed-headers.txt捕获响应头检查x-selected-model等路由头。注意不要仅根据提示词措辞假定类别应以部署实际支持的决策和响应头为准验证后端路径将请求与 Gateway、Router 和提供商日志关联确认请求确实经过了预期后端敏感请求/响应体不要写入共享日志。若直接请求成功而虚拟/路由请求失败优先检查入口别名、信号/决策与默认模型配置。故障排查常见问题Gateway / 前端不工作# Check istio gateway status kubectl get gateway # Check istio gw service status kubectl get svc inference-gateway-istio # Check Istios Envoy logs kubectl logs deploy/inference-gateway-istio -c istio-proxySemantic Router 无响应# Check semantic router pod kubectl get pods -n vllm-semantic-router-system # Check semantic router service kubectl get svc -n vllm-semantic-router-system # Check semantic router logs kubectl logs -n vllm-semantic-router-system deployment/semantic-router结合deploy/kubernetes/istio/README.md的诊断提示按现象对症下药现象先检查无外部连接Gateway Service 地址、LoadBalancer/NodePort、防火墙HTTPRoute 未被接受父引用、监听器主机名、允许的路由后端引用未解析Service 名称、命名空间、端口/v1/models可用但 completions 失败提供商就绪状态、所服务的模型名称、凭证直接请求可用但虚拟模型失败入口、信号/决策、默认模型ext_proc 报错比对envoyfilter.yaml中的网关标签与 Router gRPC Service 名后端超时集群内探测后端 Service检查模型就绪状态Router 启动缓慢检查model-downloaderinit 容器与 PVC清理移除整个部署顺序与安装相反先删路由、再删网关配置、最后删后端# Remove gateway routes kubectl delete -f deploy/kubernetes/istio/httproute-llama3-8b.yaml kubectl delete -f deploy/kubernetes/istio/httproute-phi4-mini.yaml kubectl delete -f deploy/kubernetes/istio/gateway.yaml # Remove Istio configuration kubectl delete -f deploy/kubernetes/istio/envoyfilter.yaml kubectl delete -f deploy/kubernetes/istio/destinationrule.yaml # Remove semantic router helm uninstall semantic-router -n vllm-semantic-router-system # Remove Istio istioctl uninstall --purge # Remove LLMs kubectl delete -f deploy/kubernetes/istio/vLlama3.yaml kubectl delete -f deploy/kubernetes/istio/vPhi4.yaml若使用 Kustomize 部署 Router可用kubectl delete -k deploy/kubernetes/istio/替换helm uninstall一步。仅在本次示例创建了 Istio 且无其他工作负载依赖时才执行istioctl uninstall --purge。后续步骤替换示例模型用已固定版本、由生产运维的后端替换meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct与microsoft/Phi-4-mini-instruct同步更新 values 与路由清单中的模型名称与端点加固生产边界添加认证、网络策略NetworkPolicy、可观测性Prometheus 指标、OTLP 追踪和容量控制特别注意评估 ExtProc 故障模式的安全影响必要时改为 fail-close端点多副本场景当每个所选模型需要 endpoint picker 而非直接 Service 后端时参考 Gateway API Inference Extension 指南——Semantic Router 负责选择模型池GAIE 的InferencePool与 endpoint picker 负责在池内选择就绪副本两者的职责边界恰好互补切换网关集成如果平台已运维 Agent Router 或 agentgateway可对照 Kubernetes 网关概览 选择更适合现有数据面的集成路由策略本身可以保持不变。赞分享后端API网关模型推理服务AI Agent【免费下载链接】semantic-routerAn open, programmable decision layer for models and compute.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/sem/semantic-router点击查看免费下载相关推荐semantic-router 结合 Istio Gateway 部署指南基于 ExtProc 与 Gateway API 的语义路由实战semantic router 结合 Istio Gateway 部署指南基于 ExtProc 与 Gateway API 的语义路由实战 本文以 seman后端API网关模型推理服务AI Agentsemantic-router 以 agentgateway 作为 Kubernetes 数据面ExtProc 服务部署全指南semantic router 以 agentgateway 作为 Kubernetes 数据面ExtProc 服务部署全指南 本指南围绕 semantic后端API网关模型推理服务AI AgentSemantic Router 流式 ExtProc 请求体处理STREAMED 与 FULL_DUPLEX_STREAMED 模式实战指南Semantic Router 流式 ExtProc 请求体处理STREAMED 与 FULL_DUPLEX_STREAMED 模式实战指南 导读 本文讲解后端API网关模型推理服务AI Agent上一篇ESPectre 主机端工具链开发契约与固件基准测试规范读懂 tools/AGENTS.md下一篇终极指南TPOT如何自动解决数据不平衡的分类问题创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
