版本：v0.1

使用 vLLM Production Stack 安装

什么是 vLLM Semantic Router？

vLLM Semantic Router 是一个智能的 Mixture of Models (MoM) Router，作为 Envoy 外部处理器运行，将 OpenAI API 兼容请求 Semantic Router 到最合适的后端模型。使用基于 BERT 的分类，它通过将请求（例如 math、code、creative、general）匹配到专业模型来提高质量和成本效率。

模型自动选择：将 math、creative writing、code 和 general 查询路由到最适合的模型。
安全与隐私：PII 检测、Prompt Guard 和敏感 prompt 的安全路由。
性能优化：Semantic Cache 和更好的工具选择以减少延迟和 token。
架构：紧密的 Envoy ExtProc 集成；双 Go 和 Python 实现；生产就绪且可扩展。
监控：Grafana 仪表板、Prometheus 指标和 tracing，实现全面可见性。

了解更多：vLLM Semantic Router

集成有什么好处？

vLLM Production Stack 提供了多种部署方式，可以启动 vLLM 服务器，将流量定向到不同模型，通过 Kubernetes API 执行服务发现和容错，并支持轮询、基于会话、前缀感知、KV 感知和分解预填充路由，原生支持 LMCache。 Semantic Router 添加了一个系统智能层，对每个用户请求进行分类，从池中选择最合适的模型，注入领域特定的系统提示词，执行语义缓存并执行企业级安全检查，如 PII 和越狱检测。

通过结合这两个系统，我们获得了一个统一的推理堆栈。Semantic Router 确保每个请求由最佳可能的模型回答。Production-Stack 路由最大化基础设施和推理效率，并暴露丰富的指标。

本教程将指导您：

部署一个最小的 vLLM Production Stack
部署 vLLM Semantic Router 并将其指向您的 vLLM Router 服务
通过 Envoy AI Gateway 测试 endpoint

前置条件

kubectl
Helm
Kubernetes 集群（kind、minikube、GKE 等）

步骤 1：使用您的 Helm values 部署 vLLM Production Stack

使用您的 chart 和位于 tutorials/assets/values-23-SR.yaml 的 values 文件。

helm repo add vllm-production-stack https://vllm-project.github.io/production-stack
helm install vllm-stack vllm-production-stack/vllm-stack -f ./tutorials/assets/values-23-SR.yaml

作为参考，以下是示例 value 文件：

servingEngineSpec:
  runtimeClassName: ""
  strategy:
    type: Recreate
  modelSpec:
  - name: "qwen3"
    repository: "lmcache/vllm-openai"
    tag: "v0.3.7"
    modelURL: "Qwen/Qwen3-8B"
    pvcStorage: "50Gi"
    vllmConfig:
      # maxModelLen: 131072
      extraArgs: ["--served-model-name", "Qwen/Qwen3-8B", "qwen3"]

    replicaCount: 2

    requestCPU: 8
    requestMemory: "16Gi"
    requestGPU: 1

routerSpec:
  repository: lmcache/lmstack-router
  tag: "latest"
  resources:
    requests:
      cpu: "1"
      memory: "2G"
    limits:
      cpu: "1"
      memory: "2G"
  routingLogic: "roundrobin"
  sessionKey: "x-user-id"

识别 chart 创建的路由服务的 ClusterIP 和端口（名称可能有所不同）：

kubectl get svc vllm-router-service
# 记录路由服务的 ClusterIP 和端口（例如 10.97.254.122:80）

步骤 2：部署 vLLM Semantic Router 并将其指向您的 vLLM Router 服务

按照官方网站的官方指南和以下更新的配置文件：在 Kubernetes 中安装。

使用自定义 values 通过 Helm 部署：

   # 从 GHCR OCI 仓库部署 vLLM Semantic Router 并使用自定义 values
   # （可选）如果使用镜像代理，请添加：--set global.imageRegistry=<your-registry>
   helm install semantic-router oci://ghcr.io/vllm-project/charts/semantic-router \
     --version v0.0.0-latest \
     --namespace vllm-semantic-router-system \
     --create-namespace \
     -f https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/semantic-router/refs/heads/main/deploy/kubernetes/ai-gateway/semantic-router-values/values.yaml

   kubectl wait --for=condition=Available deployment/semantic-router \
     -n vllm-semantic-router-system --timeout=600s

   # 安装 Envoy Gateway
   helm upgrade -i eg oci://docker.io/envoyproxy/gateway-helm \
     --version v0.0.0-latest \
     --namespace envoy-gateway-system \
     --create-namespace \
     -f https://raw.githubusercontent.com/envoyproxy/ai-gateway/main/manifests/envoy-gateway-values.yaml

   # 安装 Envoy AI Gateway
   helm upgrade -i aieg oci://docker.io/envoyproxy/ai-gateway-helm \
     --version v0.0.0-latest \
     --namespace envoy-ai-gateway-system \
     --create-namespace

   # 安装 Envoy AI Gateway CRDs
   helm upgrade -i aieg-crd oci://docker.io/envoyproxy/ai-gateway-crds-helm \
     --version v0.0.0-latest \
     --namespace envoy-ai-gateway-system

   kubectl wait --timeout=300s -n envoy-ai-gateway-system \
     deployment/ai-gateway-controller --for=condition=Available

注意：values 文件包含 Semantic Router 的配置。您可以从 values.yaml 下载并自定义以匹配您的 vLLM Production Stack 设置。

创建 LLM 演示后端和 AI Gateway 路由：

   # 应用 LLM 演示后端
   kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/semantic-router/refs/heads/main/deploy/kubernetes/ai-gateway/aigw-resources/base-model.yaml
   # 应用 AI Gateway 路由
   kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/semantic-router/refs/heads/main/deploy/kubernetes/ai-gateway/aigw-resources/gwapi-resources.yaml

步骤 3：测试部署

端口转发到 Envoy 服务并发送测试请求，按照指南：

  export ENVOY_SERVICE=$(kubectl get svc -n envoy-gateway-system \
    --selector=gateway.envoyproxy.io/owning-gateway-namespace=default,gateway.envoyproxy.io/owning-gateway-name=semantic-router \
    -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')

  kubectl port-forward -n envoy-gateway-system svc/$ENVOY_SERVICE 8080:80

发送对话补全请求：

  curl -i -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "MoM",
      "messages": [
        {"role": "user", "content": "What is the derivative of f(x) = x^3?"}
      ]
    }'

清理

删除整个部署：

# 删除 Gateway API 资源和演示 LLM
kubectl delete -f https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/semantic-router/refs/heads/main/deploy/kubernetes/ai-gateway/aigw-resources/gwapi-resources.yaml
kubectl delete -f https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/semantic-router/refs/heads/main/deploy/kubernetes/ai-gateway/aigw-resources/base-model.yaml

# 删除Semantic Router 
helm uninstall semantic-router -n vllm-semantic-router-system

# 删除 AI gateway
helm uninstall aieg -n envoy-ai-gateway-system
helm uninstall aieg-crd -n envoy-ai-gateway-system

# 删除 Envoy gateway
helm uninstall eg -n envoy-gateway-system

# 删除 vLLM Production Stack
helm uninstall vllm-stack

# 删除 kind 集群（可选）
kind delete cluster --name semantic-router-cluster

故障排除

如果网关无法访问，请按照指南检查 Gateway 和 Envoy 服务。
如果推理池未就绪，请 kubectl describe InferencePool 并检查 controller 日志。
如果 Semantic Router 无响应，请检查其 pod 状态和日志。
如果返回错误代码，请检查 production stack 路由日志。

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集成有什么好处？​

前置条件​

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步骤 2：部署 vLLM Semantic Router 并将其指向您的 vLLM Router 服务​

步骤 3：测试部署​

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