Kinference

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面向 Kubernetes 和 vLLM 的推理控制平面,在多个推理端点之间进行选择,并应用策略、路由和负载均衡。通过监听 vLLM KV-cache 事件和引擎指标做出放置决策。

作者Kinference-AI (Buoyant)开源时间2026-10-05最近提交未知

简介

Kinference 是一个面向 Kubernetes 和 vLLM 的推理控制平面。其核心能力是在多个推理端点之间进行选择,并根据需要应用策略、路由和负载均衡。Kinference 设计为与代理(如 Buoyant Gateway)配合使用,由代理将流量转发到 Kinference 选定的端点。

主要特性

  • 对推理请求进行端点选择,支持策略执行、路由和负载均衡
  • 提供 gRPC 接口,接收推理请求(如 OpenAI chat-completions 格式),返回选定的端点以及经过相应改写的请求体
  • 基于 Kubernetes CRD 进行配置,并监听和回写 CRD 状态
  • 附带 kinfctl 命令行工具,可在策略提交到服务端之前先进行校验

使用场景

  • 在 Kubernetes 上对一组 vLLM 推理端点进行路由和负载均衡
  • 感知 KV-cache 的请求放置,提升推理吞吐
  • 在 CI 中或由智能体在应用路由配置前校验策略

技术特点

  • 监听 vLLM KV-cache 事件和引擎指标,使用 NVIDIA 的 dynamo-kv-router crate 处理缓存事件
  • 行为由一组 Kubernetes 自定义资源定义(CRD)配置,Kinference 监听这些 CRD 并将状态写回
  • 定位为控制平面,与数据面代理(如 Buoyant Gateway)配对使用,自身不终结流量
  • 目前为 Alpha 阶段:尚不支持 /v1/messages、限流、语义分类器和多副本部署