LLMの推論ゲートウェイとKubernetesエコシステムの進化

はじめに

近年、大規模言語モデル（LLM）の応用が急速に拡大しており、その推論処理の効率化が企業の技術戦略において重要な課題となっています。本記事では、KubernetesエコシステムにおけるLLM推論のための「Gateway API Inference Extension」とその技術的背景、課題解決策、実裝戦略を詳細に解説します。特に、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）が推進するKubernetes Gateway APIを通じたLLMの生産環境での実裝可能性に焦點を當てます。

主な內容

Kubernetes Gateway API 推理拡張の定義

Kubernetes Gateway API Inference Extensionは、Serving Working Groupが主導するプロジェクトで、任意のKubernetes Gatewayを推論ゲートウェイとして機能させるための拡張機能です。この技術は、GoogleとBite Danceの実踐経験を基盤に設計され、LLMの生産環境での自社デプロイを可能にします。この拡張により、Kubernetesクラスタ內のリソースを効率的に管理し、LLMの推論処理を最適化します。

LLM推論の主要な課題

LLMの推論処理には以下のような課題が存在します：

• リクエスト形狀の違い：入力のプロンプト長さや生成トークン數がGPU負荷に大きな影響を及ぼします。
• モデル流量の不安定性：重要なモデルと実験モデルの流量差が資源配分を困難にします。
• ハードウェアの異質性：GPUの種類が多様（例：15,000ノードクラスタに8種類のGPU）で、モデルの展開とルーティングに影響を與えます。
• リソース利用率のボトルネック：従來のルーティングメカニズムでは、LLM推論の動的な特性に対応できません。

解決策の核心技術

1. Denser（低ランクアダプテーション）

Laura技術は、モデルのパラメータを小さなアダプターで微調整し、ストレージコストを1%に抑える手法です。しかし、この技術は基礎モデルとメモリを共有する必要があり、Kubernetesのコンテナ化原則に反する課題があります。Bite Danceでは、複數のSQLクエリシナリオをアダプターで共有し、GPUコストを1.5〜4.7倍削減する実踐例があります。

2. Faster（動的負荷バランス）

リクエスト予測モデルは、入力/出力トークン數に基づいてサーバー負荷を計算します。リアルタイム指標モニタリングにより、GPU利用率やクライアント遅延データを継続的に収集し、GPUメモリ利用率の高いサーバーにリクエストをルーティングします。これにより、QPSは30%以上向上します。

3. Automated（自動化管理）

標準化されたメトリクスにより、モデルサーバーのモニタリングを簡素化します。EnvoyとX Proc Calloutメカニズムを組み合わせることで、アルゴリズムとロードバランサーを分離し、拡張可能なアーキテクチャを実現します。

今後の方向性

• 生産就緒機能：多租戶公平性、異質ルーティングウェイト、SLO駆動ルーティング、KV災害回復ルーティングの実裝
• エコシステム統合：Kubernetes LLM意識ロードバランサーとしての基盤を提供し、標準化APIとコンポーネントの推進
• スケーラビリティ：効率的な推論戦略を実裝し、生産環境の核となるインフラストラクチャとしての地位を確立

結論

Kubernetes Gateway API Inference Extensionは、LLMの推論処理を効率化し、生産環境での実裝を可能にする革新的な技術です。Denser、Faster、Automatedの3つの核心技術により、リソース利用率の向上と運用コストの削減を実現します。今後、CNCFの推進により、KubernetesエコシステムにおけるLLMの標準化と拡張性がさらに進展していくことが期待されます。