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技术分享

Ghelper 使用流程指导

Ghelper 是一个专门为科研、外贸、开发人员服务的上网加速工具，本文介绍其安装和使用流程。

Ghelper 是一个浏览器插件，专门为科研、外贸、跨境电商、海淘人员、开发人员服务的上网加速工具，Chrome 内核浏览器专用！

它可以解决 Chrome 扩展无法自动更新的问题，同时可以访问 Google 搜索、Gmail 邮箱等谷歌产品。它可以帮助用户提高跨境访问网站的速度，突破地区限制，提高工作和学习的效率。

如何安装

支持 Chrome / Edge / 360 等 Chromium 内核浏览器。

方法一：手动安装（推荐）

  1. 下载插件：访问 Ghelper 官网，下载 CRX package。下载后是一个 zip 文件，请解压缩取得 .crx 文件。 Ghelper 官网
  2. 打开扩展程序管理页面： Chrome 扩展程序
    • 打开浏览器，点击地址栏最右边的三个点（菜单），选择 “更多工具” -> “扩展程序”。
    • 或者直接在地址栏输入 chrome://extensions/ 并回车。
  3. 开启开发者模式：确保页面右上角的 Developer mode (开发者模式) 处于打开状态。
  4. 拖拽安装：将第一步解压得到的 .crx 文件拖放到浏览器的扩展程序页面上，浏览器会提示是否添加扩展，点击“添加扩展程序”即可安装完成。

方法二：在线安装（Edge 浏览器）

如果是 Edge 浏览器，可以直接访问 Microsoft Edge Addons 商店：

谷歌上网助手-VIP版

点击页面右上角的 “获取” 按钮即可自动安装完成。

使用说明

  1. 安装完成后，点击浏览器右上角的插件图标。
  2. 点击 “登录” 按钮进行账号登录（如果没有账号请先注册）。
  3. 登录成功后，可以看到插件主界面，以及当前 VIP 的有效期。

(请将登录界面截图命名为 login_interface.png 并放在本文件同级目录下)

提示：请确保您的 VIP 状态有效以享受加速服务。

Kubernetes上部署vLLM

vLLM是一个专为大语言模型推理设计的高性能服务框架，其核心优势在于创新的PagedAttention技术，能够显著提升GPU内存利用率和推理吞吐量。通过Docker容器化封装，vLLM实现了环境标准化和依赖隔离，而Kubernetes部署则进一步带来了…

1. vLLM Docker镜像与Kubernetes部署价值

vLLM是一个专为大语言模型推理设计的高性能服务框架，其核心优势在于创新的PagedAttention技术，能够显著提升GPU内存利用率和推理吞吐量。通过Docker容器化封装，vLLM实现了环境标准化和依赖隔离，而Kubernetes部署则进一步带来了：

  • 弹性伸缩：根据负载自动调整副本数量
  • 资源隔离：GPU资源的精细化管理和隔离
  • 高可用性：自动故障恢复和负载均衡
  • 简化运维：统一的部署、监控和管理界面

vLLM官方Docker镜像提供了开箱即用的模型服务环境，结合Kubernetes的编排能力，为生产级AI服务提供了坚实基础。

2. Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507模型部署实践

2.1 从ModelScope下载模型

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507作为千问系列的最新大模型，首先需要从ModelSpace获取模型权重：

# 使用modelscope库下载模型
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download(
    'Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507',
    cache_dir='/workspace/models',
    revision='v1.0.0'
)

对于Kubernetes环境，推荐使用初始化容器进行模型下载，确保模型文件在Pod启动前准备就绪。

3. vLLM服务配置与Kubernetes部署

3.1 vLLM启动参数优化

针对Qwen3-235B大模型，vLLM需要特定配置以充分发挥性能：

vllm serve Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 \
    --tensor-parallel-size 8 \
    --gpu-memory-utilization 0.9 \
    --max-model-len 32768 \
    --served-model-name qwen3-235b \
    --port 8000 \
    --host 0.0.0.0

关键参数说明：

  • --tensor-parallel-size 8：8路张量并行，充分利用多GPU
  • --gpu-memory-utilization 0.9：GPU内存利用率优化
  • --max-model-len 32768：支持32K上下文长度

3.2 Kubernetes Deployment配置

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vllm-qwen3-235b
  namespace: ai-serving
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: vllm-qwen3-235b
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vllm-qwen3-235b
    spec:
      initContainers:
      - name: download-model
        image: modelscope/model-downloader:latest
        command: ['/bin/sh', '-c']
        args:
          - |
            pip install modelscope &&
            python -c "
            from modelscope import snapshot_download;
            snapshot_download('Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507', 
                            cache_dir='/models',
                            revision='v1.0.0')
            "
        volumeMounts:
        - name: model-storage
          mountPath: /models
      containers:
      - name: vllm-server
        image: vllm/vllm-openai:latest
        command: ["python", "-m", "vllm.entrypoints.openai.api_server"]
        args:
        - --model
        - /models/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
        - --tensor-parallel-size
        - "8"
        - --gpu-memory-utilization
        - "0.9"
        - --served-model-name
        - qwen3-235b
        - --port
        - "8000"
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 8
            memory: 160Gi
          requests:
            nvidia.com/gpu: 8
            memory: 160Gi
        ports:
        - containerPort: 8000
        volumeMounts:
        - name: model-storage
          mountPath: /models
      volumes:
      - name: model-storage
        persistentVolumeClaim:
          claimName: vllm-model-pvc

---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: vllm-model-pvc
  namespace: ai-serving
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteMany
  resources:
    requests:
      storage: 500Gi
  storageClassName: nfs-client

3.3 存储与模型管理

通过PVC申请共享存储，确保模型文件持久化并可在多个Pod间共享。initContainer负责从S3对象存储下载模型到持久化存储，避免每次Pod重启重复下载。

4. Hami on K8S架构的GPU资源动态分配

Hami是基于Kubernetes的GPU资源管理与调度系统，为vLLM服务提供智能资源分配：

apiVersion: scheduling.sigs.k8s.io/v1alpha1
kind: ElasticResourceClaim
metadata:
  name: vllm-gpu-claim
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: vllm-server
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 8
  minAvailable: 1
  maxAllowed: 16
  policies:
    - name: auto-scale
      type: AutoScaling
      params:
        metric: nvidia_gpu_utilization
        target: 70
        scaleUpThreshold: 80
        scaleDownThreshold: 30

Hami的核心优势：

  • 动态GPU分配：根据实时负载调整GPU数量
  • 细粒度资源划分：支持GPU显存级别划分
  • 智能调度：基于节点GPU利用率的优化调度
  • 弹性伸缩：自动水平扩缩容

5. 服务访问与可扩展性演示

5.1 服务暴露与访问

通过Service和Ingress暴露vLLM服务：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: vllm-service
  namespace: ai-serving
spec:
  selector:
    app: vllm-qwen3-235b
  ports:
  - port: 8000
    targetPort: 8000
  type: ClusterIP

---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: vllm-ingress
  namespace: ai-serving
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
  - host: vllm.ai-serving.company.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: vllm-service
            port:
              number: 8000

5.2 API调用示例

import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="http://vllm.ai-serving.company.com/v1",
    api_key="token-abc123"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-235b",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释机器学习的基本概念"}],
    max_tokens=1000
)

print(response.choices[0].message.content)

5.3 可扩展性演示

水平扩缩容演示：

# 根据CPU/GPU负载自动扩缩容
kubectl autoscale deployment vllm-qwen3-235b \
    --cpu-percent=70 \
    --min=1 \
    --max=10 \
    -n ai-serving

# 手动扩展副本数应对流量高峰
kubectl scale deployment vllm-qwen3-235b --replicas=5 -n ai-serving

监控与指标：

  • GPU利用率监控自动触发扩容
  • 请求延迟超过阈值时增加副本
  • 基于Prometheus指标的自定义扩缩容策略

总结

Kubernetes上部署vLLM为大规模语言模型服务提供了生产级的解决方案。通过容器化封装、资源动态调度、存储持久化和自动扩缩容等特性，实现了高效、可靠且可扩展的AI模型服务架构。Qwen3-235B等大模型在该架构下能够充分发挥性能优势，为企业级AI应用提供强有力的支撑。

这种架构不仅适用于当前的大模型服务，也为未来更大规模的模型和服务需求提供了可扩展的基础设施保障，是构建现代化AI服务平台的最佳实践。