📎 配套脚本附件正文未内嵌 · 共 2 个 · 点开可在线查看
📂 查看全部 761 个脚本附件 →
⚠️ 脚本内含明文凭据(与本页正文一致),请勿在公网环境直接运行。
本周实战

作业17 · 模型路由配置发布 Runbook

改备模、回滚、审计;配合发布检查清单 PR。

作业17 · 模型路由配置发布 Runbook(一页)

对象:LiteLLM / 等价网关的 模型路由 YAML(本环境 207:4000)。

原则:配置即发布 — 有 PR/检查清单、有备份、有验收、有审计、能回滚。


0. 什么算「模型路由配置」

文件内容
patches_cursor/LiteLLM部署/config.yaml生产源(同步到 /opt/litellm/config.yaml)
litellm-routing-primary-backup.yaml主备 + fallbacks 样例(作业17)
作业13 config.yaml测试 :4010,压测/主备演练

关键字段:model_name(对外名)、api_base(upstream)、fallbacks、timeout、max_retries。


1. 发布前(Pre-flight)

#检查项命令/方法
1变更在 Git 分支,非 SSH 手改git diff patches_cursor/LiteLLM部署/config.yaml
2测试环境已验证(:4010 或 staging)curl primary / backup
3备份现网 configcp config.yaml config.yaml.bak.$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
4业务低峰 / 已通知—
5回滚命令写在 PR见 §4
6GPU/上游健康(若改 upstream)116 nvidia-smi;vLLM /health
7K8s 侧(若同步发 Deployment)Operator + Insufficient nvidia.com/gpu 预查

2. 发布执行

2.1 仅改 LiteLLM 路由(207 现网路径)

bash
# 207
cd /opt/litellm
cp config.yaml config.yaml.bak.$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
# 合并新 config(rsync/scp 自 workbuddy patches)
docker compose restart litellm
docker compose logs litellm --tail 30

2.2 改备模 / 增 fallback

  1. 增加 model_name: xxx-backup 指向备 upstream
  2. 在 litellm_settings.fallbacks 增加 primary: [backup]
  3. 重启后 必须验证 fallback(staging 停 primary 或作业13 模拟)

2.3 同步 K8s Deployment(实验集群)

bash
kubectl apply --dry-run=server -f vllm-qwen-deployment.yaml -n ai-inference
kubectl apply -f vllm-qwen-deployment.yaml -n ai-inference
kubectl rollout status deployment/vllm-qwen3-6-27b -n ai-inference
kubectl get events -n ai-inference --sort-by='.lastTimestamp' | grep -iE 'nvidia|gpu'

3. 发布后验收

bash
# LiteLLM
curl -sS http://192.168.110.207:4000/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $LITELLM_MASTER_KEY"

curl -sS http://192.168.110.207:4000/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LITELLM_MASTER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen3.6-27b","messages":[{"role":"user","content":"ping"}],"max_tokens":8}'

# vLLM 排队(116)
curl -sS http://116.62.10.183:8000/metrics | grep vllm_num_requests_waiting

| 通过标准 | | |----------|--| | /v1/models 含目标模型 | ✓ | | chat 200 且有 content | ✓ | | 无大规模 5xx/429(对比发布前 5 分钟) | ✓ | | Langfuse 抽样 Trace 正常 | 可选 |


4. 回滚

LiteLLM 配置回滚

bash
cd /opt/litellm
cp config.yaml.bak.YYYYMMDD_HHMMSS config.yaml
docker compose restart litellm
# 再跑 §3 验收

K8s 回滚

bash
kubectl rollout undo deployment/vllm-qwen3-6-27b -n ai-inference
kubectl rollout status deployment/vllm-qwen3-6-27b -n ai-inference

顺序:先回滚 路由(避免流量打到坏 upstream),再回滚 Deployment(若相关)。


5. 审计记录(必填一行)

字段示例
时间2026-08-27 10:30
操作人oncall
Ticket/PROPS-1234 / #56
变更增 backup fallback;primary api_base 不变
备份路径/opt/litellm/config.yaml.bak.20260827_103000
验收curl OK;waiting=0
回滚演练季度/重大变更前在 staging 做过

6. kubectl · NVIDIA 失败速查(与路由发布同日)

bash
kubectl describe pod -n ai-inference -l app=vllm-qwen
kubectl get events -n ai-inference | grep -iE 'nvidia|gpu|Insufficient'
kubectl logs -n gpu-operator -l app=nvidia-device-plugin-daemonset --tail=30

7. 相关