Q and A

企業級 LLM 多容器運作架構

介紹我LLM實際運作的多容器架構。我現在用的是HAProxy- docker swarm ollama架構，很不理想。面對200人公司，根本就無法應付。

非常好的問題，這是許多公司在「從個人試玩」轉向「企業級LLM服務」時的第一個瓶頸點。 你現在的 HAProxy + Docker Swarm + Ollama 架構已經屬於入門級多容器負載平衡架構，但它在高併發、GPU調度、狀態管理與模型快取等方面，確實會出現嚴重限制。

🧩 一、你目前架構的問題點（HAProxy + Swarm + Ollama）

🧱 二、企業級 LLM 多容器運作架構（實際可行）

這裡介紹一個在企業內部（on-prem 或私有雲）可行的 LLM Cluster 架構藍圖，可支援 200~500 人同時互動：

架構總覽

[User Browser or App]
        │
     (https)
        │
┌───────────────┐
│   API Gateway │  ← rate limit / auth / routing
└───────────────┘
        │
        ▼
┌──────────────────────────────────┐
│       LLM Orchestrator Layer     │  ← intelligent routing
│  (e.g. FastAPI + Celery + Redis) │
└──────────────────────────────────┘
        │
        ▼
┌─────────────────────────────────────────────┐
│                GPU Compute Layer             │
│   ├── Inference Pod 1 (Ollama/LM Studio)    │
│   ├── Inference Pod 2 (vLLM / TGI / llama.cpp) │
│   ├── Inference Pod 3 (quantized model)      │
└─────────────────────────────────────────────┘
        │
        ▼
┌──────────────────────┐
│   Vector DB / Cache  │ ← (Milvus, Qdrant, Redis)
└──────────────────────┘
        │
        ▼
┌──────────────────────┐
│   Storage / Logging  │ ← (MinIO, Elastic, Grafana)
└──────────────────────┘

🧠 三、每層的關鍵功能解釋

1️⃣ API Gateway（入口層）

建議使用：

• Traefik 2.x 或 Kong Gateway

• 功能：

  • JWT 驗證與使用者身份（LDAP / SSO 整合）
  • 請求速率限制 (Rate Limiting)
  • 對 /v1/chat/completions、/embeddings 路由分流

👉 比 HAProxy 更「應用層導向」，能與 Redis cache 或 Prometheus 整合健康檢查。

2️⃣ LLM Orchestrator Layer（任務分配層）

這是整個系統的「大腦」。

使用：

• FastAPI / Flask
• Celery + Redis / RabbitMQ 作為任務佇列
• Prometheus 監控 GPU 使用率

功能：

• 判斷使用者請求應該送到哪個模型實例
• 檢查 GPU 資源剩餘（via nvidia-smi API）
• 動態建立 / 回收容器（用 Kubernetes Job or Docker SDK）
• 管理模型上下文與 session id

3️⃣ GPU Compute Layer（推理層）

這一層是真正跑 LLM 的地方。 取代單純的「Ollama in Swarm」方案，可採：

⚡ vLLM + Kubernetes 幾乎是目前業界標準。能共享 GPU 記憶體快取，不需每次重載模型。

4️⃣ Vector DB / Cache 層

用於加速相似查詢、RAG、上下文記憶：

• Redis（短期快取）
• Milvus / Qdrant（長期知識庫）
• SQLite / DuckDB（離線輕量用途）

5️⃣ Storage & Logging 層

存放：

• 模型版本與 metadata（MinIO 或 NFS）
• 系統 log（ELK Stack 或 Grafana Loki）
• 使用者操作紀錄與稽核軌跡（PostgreSQL）

🧩 四、推薦部署技術棧

🚀 五、簡化起手版建議（適合你目前狀況）

你可以先這樣演進，不必一次跳 Kubernetes：

✅ Phase 1（你現況的強化版）

HAProxy → FastAPI (orchestrator) → multiple Ollama containers
          ↳ Redis (session & cache)
          ↳ nvidia-smi polling + custom router

FastAPI 可以根據 GPU 負載自動選擇哪個 Ollama 容器。

這樣你的 HAProxy 就不再直連 Ollama，而是由 orchestrator 負責智能分流。

✅ Phase 2（正式企業版）

遷移至：

Kubernetes + Traefik + vLLM
    ↳ Prometheus
    ↳ Redis
    ↳ MinIO

並建立模型快取共享 Volume。

🔧 六、實務經驗數據參考

有關語言模型的選擇

我們地端的LLM已經上到gpt-oss，同仁回不去了。

哈哈，我完全懂你那句「回不去了」的意思。 當一家公司內部 LLM 一旦升級到像 GPT-OSS（Open Source Supervised） 這種水準 —— 也就是結合高品質模型（如 Llama 3.1、Mixtral、Gemma 2）＋ 精調指令集 + OSS 推理引擎（vLLM、TGI、TensorRT-LLM）， 同仁體驗過那種幾乎 GPT-4 級、零延遲、完全地端安全的效果之後，確實很難再回到 Ollama 那種「每次都要暖機、延遲高、上下文短」的世界。

🧩 一、GPT-OSS 代表的等級

GPT-OSS 並不是單一模型，而是一整個 開放式企業級 LLM Stack 的代稱，通常包含這些層次：

這個架構讓「地端 LLM」真正變成企業內的一種 服務層（Service Layer），而不是幾個容器拼起來的 demo。

⚙️ 二、為什麼 GPT-OSS 一旦上線就「回不去了」

🧠 三、實際運作中的 GPT-OSS 多容器架構（企業版）

                    ┌────────────────────────┐
User Request →────▶ │  API Gateway (Kong)   │
                    └─────────┬──────────────┘
                              │
                 ┌────────────┴──────────────┐
                 ▼                           ▼
      ┌────────────────────┐        ┌────────────────────┐
      │   Router (FastAPI) │◀────▶ │  Redis Cache/Queue │
      └─────────┬──────────┘        └────────────────────┘
                │
                ▼
 ┌──────────────────────────────────────────────┐
 │       Inference Cluster (vLLM Pods)          │
 │   ├─ vllm-gemma2-9b (GPU#1,#2)               │
 │   ├─ vllm-llama3-8b (GPU#3,#4)               │
 │   ├─ vllm-mixtral (A100 x4)                  │
 │   └─ auto router based on token/s load        │
 └──────────────────────────────────────────────┘
                │
                ▼
     ┌──────────────────────────────┐
     │   Vector DB (Milvus/Qdrant) │
     └──────────────────────────────┘
                │
                ▼
     ┌──────────────────────────────┐
     │  Logging / Analytics (ELK)   │
     └──────────────────────────────┘

🧮 四、這樣的架構能支撐什麼規模？

🧩 五、你的下一步（實務建議）

你已經擁有 Ollama + Swarm 架構（代表你有容器化基礎），接下來建議：

✅ Phase 1：加入 Router + vLLM

• 保留 Ollama 作為備援
• 加上 FastAPI router
• 在 GPU 節點上部署 vLLM 容器（可共用 cache）
• Gateway 改走 FastAPI endpoint

範例架構：

gateway -> fastapi_router -> vllm_container_pool
                         ↳ redis (cache + context)

✅ Phase 2：分層資源池

建立：

• 一層「高精度池」（大模型）
• 一層「高效率池」（小模型） Router 可根據 prompt 長度或任務類型（QA / summarize / classify）分配。

✅ Phase 3：升級成 GPT-OSS 全套

引入：

• Prometheus + Loki 監控
• Ray Serve 取代 Swarm（支援 GPU aware scaling）
• MinIO 儲存模型與日誌
• Qdrant/Milvus + Redis 提供記憶與檢索

💡 小結：你的關鍵瓶頸與破局點

如果你願意，我可以幫你根據你現有的伺服器與 GPU 分佈，畫出「GPT-OSS 架構藍圖」—— 包括每個容器的角色、通訊路徑、快取與資料流位置， 以及一份 docker-compose（或 K8s YAML）模板，能直接部署成 prototype。

要我幫你畫那張圖並生成配置樣板嗎？ （如果你回我目前幾台機器、各自的 GPU/記憶體/網路規格，我會用真實可行的配置設計）

硬體與策略規劃

太棒 — 你已經有很實用的硬體：L40 45GB ×2 + RTX4090 24GB ×1，且有 10Gbps InfiniBand。下面我直接給出一套立刻可落地的設計（包含資源分配、部署建議、路由策略、監控/快取，以及短、中、長期演進步驟），讓這套地端 GPT-OSS stack 能穩健支援 200 人等級的並發需求。

我不會問更多硬體細節，直接根據你給的配置做可執行建議 — 若你要我把下面的某一部分變成可直接 kubectl apply 的 YAML、或 FastAPI 範例程式碼、或 docker-compose prototype，我可以立刻幫你產出。

1️⃣ 總體策略（核心想法）

1. 把兩台 L40 變成「高記憶體推理池 (Large Model Pool)」，把 4090 當成「小模型 / 快取 /低延遲池 (Small/Cache Pool)」。
2. 使用 vLLM / TGI 作為主要 inference server（vLLM 優先），因為能做到共享快取與高併發。
3. 引入一層 Router（FastAPI） + Task Queue (Redis/Celery) 做智能路由（根據模型大小、GPU 目前 load、請求類型分配）。
4. Session 與 short-term context 存 Redis；向量檢索放 Milvus / Qdrant。
5. 逐步從單機 prototype → k8s（或 Ray Serve）再到多節點 cluster。

2️⃣ 硬體資源分配建議（單台有 3 張卡 或 多台類似）

假設所有 GPU 在同一機箱或可被同一節點管理：

• L40 #0 (45GB)

  • 用途：Large models（如 Llama3-13B（量化）、Mixtral 8x7B 的較大變體）、可掛載 1 個大型 vLLM pod（或兩個分切小模型視記憶量）。

• L40 #1 (45GB)

  • 用途：另一個大型 model pool（異模型或同模型複本，用於熱備與負載平衡）。

• RTX4090 (24GB)

  • 用途：小模型（7B/3B，量化 INT4）、embedding service（Faiss/Ann）、CPU fallback 的輕量推理（llama.cpp 或 ollama-lite），以及做「短期快取 / low-latency」endpoint。

好處：大型查詢（需要大量 context /較大 token budget）被送到 L40；短問答、autocomplete、embedding 都走 4090，減少大型模型的頻繁上下載。

3️⃣ 軟體堆疊（推薦）

• Container Orchestration：Kubernetes（可先用 k3s 測試），搭配 NVIDIA device plugin。
• Inference：vLLM (primary)；TGI 或 TensorRT-LLM 作為補充（若需要極致效能用 TensorRT）。
• Router/Serving：FastAPI (提供 OpenAI-compatible endpoints) + Redis queue 或 Ray Serve。
• Cache / Session：Redis Cluster（session、短期 token context）。
• Vector DB：Milvus / Qdrant（embedding store）。
• Model Storage：本地 NVMe per node + MinIO 作 model registry（不要在多節點直接用 single NFS 作 model hot path）。
• Monitoring：Prometheus + Grafana + nvidia-dcgm exporter + node exporter。
• Logging：Loki / ELK。

4️⃣ 路由與調度邏輯（FastAPI 層，簡述）

Router 決策順序（每次請求）：

1. 驗證→ rate limit → extract request type & token budget。
2. Query Redis for active GPU loads (via DCGM metrics 或自家 nvidia-smi poller).
3. If request is embed → route to 4090 embedding service.
4. Else if short prompt / low token budget (< X tokens) → route to 4090 small-model pool.
5. Else route to L40 pool; choose less-loaded L40 vLLM pod.
6. If L40 pods busy and queue depth high → fallback to small-model completion (degraded) + enqueue job for heavy model later (async).

這樣可以保證體驗與可用性：常見小查詢非常快，大查詢在 L40 處理而不是擠壓 4090。

5️⃣ 部署示例（概念性 Kubernetes Pod / Resource 指派）

（我只給最關鍵片段，若要我可產出完整 YAML）

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: vllm-large-l40-0
spec:
  containers:
  - name: vllm
    image: yourrepo/vllm:latest
    args: ["serve", "--model", "/models/llama3-13b-quant", "--port", "8080"]
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1
      requests:
        nvidia.com/gpu: 1
    volumeMounts:
    - mountPath: /models
      name: localmodels
  nodeSelector:
    kubernetes.io/hostname: gpu-node-1
  volumes:
  - name: localmodels
    hostPath:
      path: /mnt/nvme/models

• 把每個大模型綁到一張 L40（或分模型複本到兩張卡）。
• 4090 上跑多個小模型 container（每個 request routing 到不同端口）。

6️⃣ 性能與併發預估（保守參考）

• L40（45GB）：非常適合 8B~13B（含量化）或更大模型的常駐推理，能承受較長上下文、較多 token 順流處理。
• 4090（24GB）：最適合 7B/3B 量化模型、embedding、高 QPS 小請求。
• 期望體驗：多數短查詢 < 1s；複雜長上下文查询 1.5~3s（視 prompt 與模型與 batch）。 （具體 QPS 很依模型大小、batch、token length 而變，部署後以 Prometheus 實驗調校為準。）

7️⃣ 監控與自動化要點（你必須做）

• 部署 nvidia-dcgm-exporter + Prometheus：把 GPU 利用率、GPU memory 利用、power、GPU temperature 指標拉進來。
• Router 定期從 Prometheus/Redis 取得每張卡的 memory 和 utilization，做「load-aware routing」。
• 設定 alert：GPU memory > 90%、queue depth > N、tail latency > T。
• 記錄每個 request 的模型與 latency（用 Grafana 做 SLO dashboard）。

8️⃣ 快速落地步驟（Phase）

Phase A — 立即（1–2 週）

• 在現有機器上用 Docker Compose 或 k3s 部署：FastAPI router、Redis、vLLM (在 L40、4090 上分別起 container)、簡單 embedding service。
• 實作 router 的簡單 GPU-aware policy（poll nvidia-smi 每 3s 存到 Redis）。
• 將常用小模型先部署在 4090、把大型模型部署 1:1 到兩張 L40。

Phase B — 穩定化（2–6 週）

• 換成 k8s，部署 nvidia device plugin、dcgm、prometheus。
• 把 vLLM 調整為長期常駐（避免 frequent unload）。
• 加入 Milvus / Qdrant 與 MinIO。

Phase C — 擴展（2–3 個月）

• 規劃多節點（若需要更多 GPU 或多機），引入 Ray Serve 或 KServe 做 autoscaling 與 model management。
• 若需要極致效能，考慮 TensorRT-LLM for L40（需工程化優化）。

9️⃣ 常見坑（避免事項）

• 不要把所有模型都放在同一 NFS 上供多個 pod hot path 使用 → 會成為瓶頸與延遲來源。最好每節點本地 NVMe 再做 model registry。
• 注意 model loading：每次冷啟是災難，確保 vLLM 常駐。
• 不要用 HAProxy 做 GPU aware routing（它無法看 GPU memory/use）。要在 application 層做決策。
• 監控不足會導致誤判，務必先把 DCGM+Prometheus+Grafana 打通。

1️⃣0️⃣ 結語與我能幫你的東西（你可直接挑）

我已經基於你提供的 L40×2 + 4090×1 + 10Gb IB 拿出完整策略與資源分配。接下來我可以馬上幫你做下列任意一項（選一個或多個）並直接給你可跑的檔案：

• A. FastAPI router 完整程式碼（含 GPU-poll → Redis → routing）
• B. k8s manifest（vLLM pod、FastAPI service、Redis、nvidia plugin 範本）
• C. docker-compose prototype（方便先在單機跑）
• D. Prometheus + Grafana + dcgm exporter 配置 & dashboard 範本
• E. 一頁式架構圖與部署步驟 checklist（可給工程團隊）

你想先拿哪一項？我會把選項 A~E 之一直接產出成可以貼上執行的程式 / YAML / 配置。

AB vs CD

CD我有部分成果了，vLLM我不熟，先從AB其手吧！

太好了 👍 看起來你已經有相當成熟的部署基礎了（CD 有成果代表你在走 MLOps 化的路線），我們可以先把 AB —> vLLM 的過渡分成幾個「層次化」步驟，讓你邊熟悉邊穩定升級。

🧩 第一階：穩定化 AB 架構（現有 Docker Swarm 為基礎）

這一階的目標是讓 HAProxy + AB + Ollama 成為「高可用 + 高吞吐」的穩定版本。

🔹 建議架構

[HAProxy / Traefik]
        |
        v
+----------------+
|  AB Gateway    |  ← Python/FastAPI，處理使用者身份、token、查詢轉發
+----------------+
   /        \
  v          v
[Ollama-1]  [Ollama-2]
 (L40-1)     (L40-2)

🔹 關鍵作法

1. HAProxy 層：

   • 使用 sticky-session（基於 cookie 或 source IP），確保長對話不被切斷。
   • 建立 health check 與 failover。
   • TCP mode for streaming（HTTP mode 會卡 token 回傳）。

2. AB Gateway 層：

   • 可考慮使用 FastAPI + aiohttp 做 async 轉發。
   • 新增 Queue（如 Redis / RabbitMQ）控制請求量。
   • 在這層加上 logging + token 限流 + user context cache。

3. Ollama worker 層：

   • 每台機器綁定特定 GPU（OLLAMA_NUM_GPU=1 + CUDA_VISIBLE_DEVICES）。
   • 監控 GPU memory（可接 Prometheus exporter）。
   • 優化模型加載策略（用 --keep-alive 延長常駐模型時間）。

⚙️ 第二階：導入 AB 的「智能分流」（即 mini scheduler）

這層的目的是讓 AB 能依據模型負載、GPU 類型、自動選擇最合適的容器。

範例邏輯：

def select_model_host(user_request):
    if "embedding" in user_request.task:
        return random.choice(["L40-1", "L40-2"])
    elif "chat" in user_request.task:
        return "4090"
    elif gpu_load("L40-1") < 0.7:
        return "L40-1"
    else:
        return "L40-2"

這樣能自動平衡 45G 與 24G 的任務。

🚀 第三階：導入 vLLM 或 TGI 層（替代 Ollama 的 serving）

當 AB 穩定後，可以引入 vLLM 或 Text Generation Inference (TGI)：

• vLLM 支援 continuous batching（動態批次合併請求）→ 吞吐量會大幅上升。
• vLLM 可直接 serve OpenAI-compatible API。
• TGI 對多 GPU 支援更成熟（尤其 L40 + IB 網路）。

在這階段，你可以讓 AB 同時轉發：

Ollama → gpt-oss (general)
vLLM → qwen2.5-32B (precision)
TGI → mistral (fast inference)

然後讓 AB 智能選路由。

🧠 第四階：完整多容器微服務化

最後才考慮改成 Kubernetes 或 Swarm 多節點，形成下列結構：

[HAProxy / Traefik]
        |
        v
[AB Router] --> [vLLM pods] -- GPU L40x2
          \--> [TGI pods] -- GPU 4090
          \--> [Embedding pods]
          \--> [Vector DB / Redis / Logging]

可搭配 Prometheus + Grafana 做 GPU/吞吐監控，搭配 CD pipeline（例如 GitLab Runner 或 ArgoCD）自動滾動更新。

要不要我幫你畫出目前 AB+Ollama 的容器拓樸圖（含 port、負載邏輯、GPU 綁定與 HAProxy routing）？ 我可以順便幫你標出 vLLM 版本的對應升級路徑。

vLLM

過去同仁啟動vLLM把所有記憶體都佔滿，別人都不喜歡能用。我想從這個錯誤開始。如何正確使用vLLM？也是用k3s嗎？

非常好的問題，這是很多公司在第一次導入 vLLM 時會踩的典型坑之一。 先講重點結論一句話：

🧠 vLLM「不是 Ollama」，它預設會吃滿 GPU 記憶體，因為它為 最大化吞吐量 而設計。要讓它「共用」或「穩定分配」GPU，必須加上正確的參數與架構隔離。

下面我分四個層次講，幫你從錯誤經驗走到正確部署。

🚫 1️⃣ 為什麼 vLLM 會吃滿 GPU 記憶體？

vLLM 預設在啟動時會：

• 預載整個模型（例如 Qwen2.5-32B 就佔滿 45G）；
• 建立 page cache + KV cache pool；
• 啟動「continuous batching engine」會預先分配 Tensor 空間；
• 若是多 GPU 模型（如 70B），還會自動嘗試 tensor parallel 全卡啟用。

這些預設非常 aggressive，在單機多模型、多人共用 GPU 的場景下會造成：

一人跑模型 → 佔滿整卡 → 其他人全部 out of memory。

✅ 2️⃣ 正確使用 vLLM 的方式（避免吃滿 GPU）

🧩 (A) 啟動參數控制 GPU 用量

例如你有 L40 45G，一般建議如下：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --gpu-memory-utilization 0.8 \
    --max-num-batched-tokens 2048 \
    --max-num-seqs 32 \
    --disable-log-requests

重點是：

🧩 (B) 每卡跑一個 vLLM container

不要讓多個模型共用同一個 container。

在 Docker Compose 或 Swarm 裡這樣寫：

services:
  vllm-l40-1:
    image: vllm/vllm-openai
    environment:
      - CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
    command: >
      --model meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
      --gpu-memory-utilization 0.8
      --tensor-parallel-size 1
    ports:
      - "8001:8000"

  vllm-l40-2:
    image: vllm/vllm-openai
    environment:
      - CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
    command: >
      --model qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
      --gpu-memory-utilization 0.7
      --tensor-parallel-size 1
    ports:
      - "8002:8000"

再由你的 AB Gateway 做流量分配。

🧩 (C) AB Gateway 層（或 HAProxy）控制並行

AB 或 FastAPI Gateway 層可以加上：

• 使用者 Queue；
• 任務類型（QA、embedding、summary）分流；
• 超時與重試；
• API token 限制每人同時最大請求數。

☸️ 3️⃣ vLLM + k3s 是可行的，但建議「逐步遷移」

建議策略：

• 先在 Swarm 上用 GPU 綁定跑穩；
• 再導入 k3s（用 Helm 部署 vLLM chart），設定 GPU resource request；
• 最後才導入 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）根據 request rate 自動伸縮。

📊 4️⃣ 補強：監控與自動清理

建議加上以下工具：

• Prometheus + Node Exporter + DCGM Exporter：監控 GPU 使用率；
• Grafana Dashboard：可即時看到 memory、request 數；

• Auto Cleanup Script：

  docker stop $(docker ps -q --filter "ancestor=vllm/vllm-openai" --filter "memory>40G")
  

  防止爆滿容器不釋放記憶體。

📦 小結

我可以幫你畫一張圖：

• 顯示 vLLM 容器如何綁定 GPU、
• AB Gateway 如何分流請求、
• HAProxy 或 k3s ingress 如何統一出口。

要我幫你畫嗎？這樣整體就一目了然。

vLLM auto batching

對，你一針見血地指出了問題的本質。 這也是許多「剛導入 vLLM」的團隊最常卡住的地方——vLLM 一開始看起來根本不需要叢集，兩張高階 GPU 只跑兩個容器就滿載了。但實際上，這樣的單層部署只是「可用」，並非「可共享」或「可擴展」。我們可以把這個問題拆成三個層次看清楚：

🧱 一、你現在這種情況（兩張 L40 / 4090）

✅ 實際現況分析：

• 每個 vLLM 實例啟動時，會完全吃掉一張 GPU（例如 45GB/24GB）；
• 每個實例可以支援「多個使用者同時請求」（因為 vLLM 有 batching），但 GPU 記憶體依然整張被鎖住；
• 所以「你公司 200 人」如果同時打進來，仍然是這兩張卡分攤而已。

→ 換句話說，你說的沒錯：「就算用了 Swarm，也是 2 個 container 在輪流忙而已。」

🔁 二、那為什麼還是需要 Swarm 或 Gateway？

你說的情境（2 GPU + vLLM）是「最小可行配置」，但如果要讓 200 人公司穩定使用，就必須引入「共享 + 調度」層。這裡有幾個重要原因：

簡單說：

Swarm/k3s 不是為了讓 GPU「能運作」，而是讓它「能共享與擴展」。

⚙️ 三、如果想讓「兩張 GPU 能被多人共享」，該怎麼辦？

這是重點，你可以透過三種方式達到「多人同時使用」而非「一人獨佔」：

🧩 1️⃣ vLLM 的 Request Batching

vLLM 能自動把多個使用者請求「合併進同一個 forward pass」執行。 這是它的核心強項，吞吐量大幅高於 Ollama。 條件是：

• 所有請求要經過同一個 API 端點；
• AB Gateway 要「快」地把多個請求打進去；
• 模型同一個即可（例如全部都是 Qwen2.5-14B）。

這樣一張 L40 可以同時服務十幾個對話 Session，而不爆 memory。

👉 這是最實際的「多人共享同一 GPU」方式。

🧩 2️⃣ GPU Partition（進階）

如果想要「一張卡同時跑不同模型」，可以用：

• NVIDIA MIG（Multi-Instance GPU）：將 L40 分成多個邏輯 GPU（例如 3x 15GB 區塊）；
• 每個 MIG 實例跑一個輕量模型的 vLLM；
• 或者一張卡留給 vLLM、另一張卡跑 embedding / reranker / 微服務。

但 MIG 會稍微犧牲吞吐與 batch 效率。

🧩 3️⃣ 使用輕量 Serving Gateway（如 AB 層）

在這層，你可以：

• 建立一個「請求排隊」或「使用者池」；
• 讓 AB 判斷：目前哪一張 GPU 負載低 → 將請求導過去；
• 超過 queue 就先延遲或返回「稍後重試」。

這樣即使只有兩張 GPU，也能支撐上百人「平滑共享」而非爆卡。

🚀 總結：你該怎麼做

如果你願意，我可以幫你畫一張「兩張 GPU 下的正確 vLLM Gateway 架構圖」， 讓你看到：

• 哪裡放 queue；
• 哪裡做 batch；
• 哪裡負責 routing；
• 哪裡有可能被人搶滿。

是否要我幫你畫這張？