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流量路由：使用ASM高效管理LLM流量

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ASM在HTTP协议的基础上，专门针对LLM请求协议进行了增强，能够为用户提供简单高效的接入体验，可以实现LLM的灰度接入、按比例路由以及多种可观测能力。本文介绍如何配置和使用LLM流量路由。

前提条件

准备工作

步骤一：创建测试应用sleep

  1. 使用以下内容创建sleep.yaml。

    展开查看YAML内容

    apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: sleep
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: sleep
  labels:
    app: sleep
    service: sleep
spec:
  ports:
  - port: 80
    name: http
  selector:
    app: sleep
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sleep
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sleep
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sleep
    spec:
      terminationGracePeriodSeconds: 0
      serviceAccountName: sleep
      containers:
      - name: sleep
        image: registry-cn-hangzhou.ack.aliyuncs.com/ack-demo/curl:asm-sleep
        command: ["/bin/sleep", "infinity"]
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        volumeMounts:
        - mountPath: /etc/sleep/tls
          name: secret-volume
      volumes:
      - name: secret-volume
        secret:
          secretName: sleep-secret
          optional: true
---

  2. 执行以下命令，创建sleep应用。

    kubectl apply -f sleep.yaml

步骤二：创建灵积模型服务的LLMProvider

  1. 使用以下内容创建LLMProvider.yaml

    apiVersion: istio.alibabacloud.com/v1beta1
kind: LLMProvider
metadata:  
  name: dashscope-qwen
spec:
  host: dashscope.aliyuncs.com
  path: /compatible-mode/v1/chat/completions
  configs:
    defaultConfig:
      openAIConfig:
        model: qwen-1.8b-chat  # 千问开源系列大模型
        stream: false
        apiKey: ${dashscope的API_KEY}

  2. 执行以下命令，创建LLMProvider。

    kubectl --kubeconfig=${PATH_TO_ASM_KUBECONFIG} apply -f LLMProvider.yaml

  3. 执行以下命令进行测试。

    kubectl exec deployment/sleep -it -- curl --location 'http://dashscope.aliyuncs.com' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "请介绍你自己"}
    ]
}'

    预期输出：

    {"choices":[{"message":{"role":"assistant","content":"我是来自阿里云的大规模语言模型，我叫通义千问。我的主要功能是回答用户的问题、提供信息和进行对话交流。我可以理解用户的提问，并基于自然语言生成相应的答案或建议。我也可以学习新的知识，并将其应用于各种场景中。如果您有任何问题或需要帮助，请随时告诉我，我会尽力为您提供支持。"},"finish_reason":"stop","index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion","usage":{"prompt_tokens":3,"completion_tokens":72,"total_tokens":75},"created":1720680044,"system_fingerprint":null,"model":"qwen-1.8b-chat","id":"chatcmpl-1c33b950-3220-9bfe-9066-xxxxxxxxxxxx"}

    LLMProvider创建完成后，在sleep pod中直接以HTTP协议访问dashscope.aliyuncs.com，ASM的Sidecar会自动将请求转换成符合OpenAI LLM协议的格式（模型服务灵积兼容OpenAI的LLM协议），给请求添加上API Key，并且将HTTP协议升级为HTTPS，最终发送给集群外部的LLM提供商服务器。

场景演示

场景一：创建LLMRoute实现不同类型的用户使用不同的模型

  1. 使用以下内容创建LLMRoute.yaml。

    apiVersion: istio.alibabacloud.com/v1beta1
kind: LLMRoute
metadata:  
  name: dashscope-route
spec:
  host: dashscope.aliyuncs.com # 不同provider之间不能重复
  rules:
  - name: vip-route
    matches:
    - headers:
        user-type:
          exact: subscriber  # 订阅用户专用的路由项，后面会在provider中提供专用的配置。
    backendRefs:
    - providerHost: dashscope.aliyuncs.com
  - backendRefs:
    - providerHost: dashscope.aliyuncs.com

    此配置会让携带了user-type:subscriber的请求走vip-route这条路由规则。

  2. 执行以下命令，创建LLMRoute。

    kubectl --kubeconfig=${PATH_TO_ASM_KUBECONFIG} apply -f LLMRoute.yaml

  3. 使用以下内容更新LLMProvider.yaml，增加路由级别配置。

    apiVersion: istio.alibabacloud.com/v1beta1
kind: LLMProvider
metadata:  
  name: dashscope-qwen
spec:
  host: dashscope.aliyuncs.com
  path: /compatible-mode/v1/chat/completions
  configs:
    defaultConfig:
      openAIConfig:
        model: qwen-1.8b-chat  # 默认使用开源模型
        stream: false
        apiKey: ${dashscope的API_KEY}
    routeSpecificConfigs:
      vip-route:  # 订阅用户的专用路由项
        openAIConfig:
          model: qwen-turbo  # 订阅用户使用qwen-turbo模型
          stream: false
          apiKey: ${dashscope的API_KEY}

    执行以下命令，更新LLMProvider。

    kubectl --kubeconfig=${PATH_TO_ASM_KUBECONFIG} apply -f LLMProvider.yaml

  4. 分别执行以下命令进行测试。

    kubectl exec deployment/sleep -it -- curl --location 'http://dashscope.aliyuncs.com' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "请介绍你自己"}
    ]
}'
    kubectl exec deployment/sleep -it -- curl --location 'http://dashscope.aliyuncs.com' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'user-type: subscriber' \
--data '{
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "请介绍你自己"}
    ]
}'

    预期输出：

    {"choices":[{"message":{"role":"assistant","content":"我是来自阿里云的大规模语言模型，我叫通义千问。我的主要功能是回答用户的问题、提供信息和进行对话交流。我可以理解用户的提问，并基于自然语言生成相应的答案或建议。我也可以学习新的知识，并将其应用于各种场景中。如果您有任何问题或需要帮助，请随时告诉我，我会尽力为您提供支持。"},"finish_reason":"stop","index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion","usage":{"prompt_tokens":3,"completion_tokens":72,"total_tokens":75},"created":1720682745,"system_fingerprint":null,"model":"qwen-1.8b-chat","id":"chatcmpl-3d117bd7-9bfb-9121-9fc2-xxxxxxxxxxxx"}
    {"choices":[{"message":{"role":"assistant","content":"你好，我是来自阿里云的大规模语言模型，我叫通义千问。作为一个AI助手，我的目标是帮助用户获得准确、有用的信息，解决他们的问题和困惑。我可以提供各种领域的知识，进行对话交流，甚至创作文字，但请注意，我所提供的所有内容都是基于我所训练的数据，可能无法包含最新的事件或个人信息。如果你有任何问题，欢迎随时向我提问！"},"finish_reason":"stop","index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion","usage":{"prompt_tokens":11,"completion_tokens":85,"total_tokens":96},"created":1720683416,"system_fingerprint":null,"model":"qwen-turbo","id":"chatcmpl-9cbc7c56-06e9-9639-a50d-xxxxxxxxxxxx"}

    可以看到订阅用户使用了qwen-turbo模型。

场景二：配置LLMProvider和LLMRoute实现按比例分发流量

  1. 使用以下内容，创建LLMProvider-moonshot.yaml。

    apiVersion: istio.alibabacloud.com/v1beta1
kind: LLMProvider
metadata:  
  name: moonshot
spec:
  host: api.moonshot.cn # 不同provider之间不能重复
  path: /v1/chat/completions
  configs:
    defaultConfig:
      openAIConfig:
        model: moonshot-v1-8k
        stream: false
        apiKey: ${Moonshot的API_KEY}

  2. 执行以下命令，为Moonshot创建LLMProvider。

    kubectl --kubeconfig=${PATH_TO_ASM_KUBECONFIG} apply -f LLMProvider-moonshot.yaml

  3. 使用以下内容创建demo-llm-server.yaml。

    apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: demo-llm-server
  namespace: default
spec:
  ports:
  - name: http
    port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 80
  selector:
    app: none
  type: ClusterIP

  4. 执行以下命令，创建demo-llm-server服务。

    kubectl apply -f demo-llm-server.yaml

  5. 使用以下内容更新LLMRoute.yaml。

    apiVersion: istio.alibabacloud.com/v1beta1
kind: LLMRoute
metadata:
  name: demo-llm-server
  namespace: default
spec:
  host: demo-llm-server
  rules:
  - backendRefs:
    - providerHost: dashscope.aliyuncs.com
      weight: 50
    - providerHost: api.moonshot.cn
      weight: 50
    name: migrate-rule

  6. 执行以下命令，更新LLMRoute路由规则。

    kubectl --kubeconfig=${PATH_TO_ASM_KUBECONFIG} apply -f LLMRoute.yaml

  7. 多次执行以下命令。

    kubectl exec deployment/sleep -it -- curl --location 'http://demo-llm-server' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "请介绍你自己"}
    ]
}'

    预期输出：

    {"id":"cmpl-cafd47b181204cdbb4a4xxxxxxxxxxxx","object":"chat.completion","created":1720687132,"model":"moonshot-v1-8k","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"你好！我是Mina，一个AI语言模型。我的主要功能是帮助人们生成类似人类的文本。我可以写文章、回答问题、提供建议等等。我是由大量文本数据训练出来的，所以我可以生成各种各样的文本。我的目标是帮助人们更有效地沟通和解决问题。"},"finish_reason":"stop"}],"usage":{"prompt_tokens":11,"completion_tokens":59,"total_tokens":70}}

{"choices":[{"message":{"role":"assistant","content":"我是来自阿里云的大规模语言模型，我叫通义千问。我的主要功能是回答用户的问题、提供信息和进行对话交流。我可以理解用户的提问，并基于自然语言生成相应的答案或建议。我也可以学习新的知识，并将其应用于各种场景中。如果您有任何问题或需要帮助，请随时告诉我，我会尽力为您提供支持。"},"finish_reason":"stop","index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion","usage":{"prompt_tokens":3,"completion_tokens":72,"total_tokens":75},"created":1720687164,"system_fingerprint":null,"model":"qwen-1.8b-chat","id":"chatcmpl-2443772b-4e41-9ea8-9bed-xxxxxxxxxxxx"}

    可以看到请求大约有50%被发送给Moonshot，50%被发送给灵积服务。

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