引言
延续上一章关于安全审查的内容,本章转向如何将本地推理模型通过服务化封装,形成稳定、高效且安全的对外接口,解决生产环境下的流控、鉴权和负载均衡痛点。
核心理论
服务化封装的核心在于为AI推理服务提供统一入口,通常采用微服务架构中的API网关。API网关承担请求路由、权限校验、限流防刷、安全审计等职责。
- 微服务网关架构
- 统一入口:将请求集中管理,提高扩展性和安全性。
- 负载均衡:基于轮询、权重、健康检查分配请求,保障服务稳定。
- 透明代理:隐藏后端复杂性,做到请求转发无感知。
- Token鉴权机制
- API Key/Token作为访问凭证,实现身份识别和权限管理。
- 支持动态配置,结合白名单和黑名单,实现灵活策略。
- 限流防刷策略
- 基于IP、用户、API Key做速率限制,防止恶意请求和流量激增。
- 常用算法:漏桶、令牌桶,结合分布式中间件实现。
实战演练
本节展示如何用 Nginx 和 APISIX 管理 vLLM 推理服务流量,同时演示基于 Python 的 API Key 计费中间件。