隨著大型語言模型（LLMs）與生成式人工智能（GenAI）的快速發展，模型託管與推理服務的效能與可擴展性成為企業與開發者的核心關注點。KServe 作為 Kubernetes Native AI 推理服務平臺，透過整合 CNCF 生態與 Kubernetes 原生能力，提供了一套完整的模型部署與管理解決方案。本文將深入解析 KServe 的架構設計、關鍵功能與技術優化策略，並探討其在 GenAI 模型託管中的應用價值。
KServe 是 Kubernetes 原生的模型服務平臺，專為 AI 推理與模型部署設計，支援多種模型格式與框架，並提供自動擴展、資源管理與高可用性功能。其核心架構包含控制平面與數據平面兩大模組：
KServe 的設計目標在於簡化模型部署流程，並透過 Kubernetes 的彈性資源管理能力，提升 AI 推理服務的可擴展性與穩定性。
KServe 引入本地模型緩存機制，透過 Kubernetes CRD 定義緩存策略，支援模型存儲 URI、節點組與模型大小的靈活配置。模型會自動下載至節點並建立持久化卷（PVC），並透過節點代理（Model Node Agent）實現異常自動恢復。
此外，KServe 支援 KV Cache 管理系統，透過共享 KV Cache 減少重複計算，降低 GPU 計算負載。此功能特別適用於多輪對話與長文處理場景，並支援跨 VLM 實例的 KV Cache 分享與路由。
KServe 提供基於 LM 指標（Token Throughput, First Token Time）的自動擴展策略，實時推送指標至擴展器以提升響應速度。同時支援 Token 基於速率限制（Token-based Rate Limiting），並透過統一 API 管理 AWS Bedrock、Azure OpenAI 等不同 LLM 提供者。
KServe 支援多節點推理（VLM），透過 Ray Cluster 實現 Tensor Parallelism 與 Pipeline Parallelism，使 H100 節點（8 GPU）可處理 1TB 模型。每個推理服務作為「Super Pod」管理分佈式集群，包含 Head Node 與 Worker Nodes 的協同運作。
KServe 整合 Envoy AI 網關，實現混合雲與本地部署的統一 API 管理。此整合支援智能流量路由、高可用性（Resilient Routing）與統一認證，並透過 Kubernetes Ingress API 提供模型放置與 Pod 容量洞察，優化資源使用與服務優先級。
KServe 透過階段分離處理（Prefill 與 Decoding）優化 GPU 計算與記憶體使用，並支援批量推理與 Token 基於自動擴縮。整合 OpenTelemetry 後，可監控 LM 指標（First Token Time, Token Throughput），並提供 GPU 資源規劃與 benchmarking 工具，協助工程師進行效能調優。
面對 Terabyte 級模型存儲與資源分配的挑戰，KServe 提供自動化資源分配策略，平衡成本與性能。同時支援模型版本控制、Canary Rollout 部署，以及模型組合（Model Ensemble）與推理圖（Inference Graph）功能，提升多模型管理的靈活性。
KServe 未來將進一步優化 KV Cache 管理，提升長序列處理效率，並擴展 OpenAI 協議端點（Completions, Chat Completions, Embeddings）。在混合雲環境中，KServe 將強化資源利用率與彈性擴展能力，並透過整合 Nvidia Dynamo、NoVLM 等項目，持續探索更高效的模型服務架構。
KServe 透過 Kubernetes 原生能力與 CNCF 生態整合，為 GenAI 模型託管提供了強大的技術基礎。其模型緩存、自動擴展、多節點推理與 Envoy 網關整合等特性，有效解決了 LLMs 部署中的效能與可擴展性挑戰。對於需要處理大規模 AI 推理服務的企業與開發者，KServe 提供了一套成熟且靈活的解決方案，值得深入探索與應用。