大模型落地，如何告别“部署焦虑”？
DeepSeek-R1 的惊艳表现无需赘述，但企业落地时的高门槛却让许多开发者望而却步——复杂的部署流程、资源调度难题、高昂的运维成本……
现在，KubeSphere 社区交出了一份新答卷：仅用3天，基于Luban 架构开发出 DeepSeek-R1 专属扩展组件！无需魔法黑科技，只需一个可视化界面，3分钟完成大模型服务部署！
为什么是KubeSphere？三大核心优势
1. 化繁为简的标准化交付
通过集成 Ollama 运行时与 NextChat 交互界面，打造从模型推理到服务交付的完整闭环。开发者可在 KubeSphere 控制台轻松完成模型加载、服务启停与监控，如同管理普通微服务般简单。
2. 国产技术栈的深度适配
DeepSeek-R1 对中文场景的精准理解，与 KubeSphere 的国产化基因形成天然默契。实测在国产 CPU/GPU 服务器环境下，扩展组件兼容性表现优异，助力企业安全可控落地大模型。
3. 弹性资源调度与降本增效
基于 KubeSphere 的多租户管理与动态资源调度能力，企业可按需分配 GPU 资源，避免资源浪费。从 1.5B 到 671B 参数模型，一键适配不同算力场景。
KubeSphere 的 LuBan 架构
KubeSphere 的核心架构之一——LuBan，帮助我们实现了灵活、可扩展的 K8s 多租户管理。其特点包括：
- 模块化设计：KubeSphere 通过 LuBan 架构将其功能拆解为独立的微服务组件，提供灵活的扩展和定制能力。
- 高可扩展性：每个服务模块都可以根据需求进行独立扩展和替换。各个模块通过 API 或消息队列进行通信，支持按需启用或禁用特定功能。
- 高可用性与容错性：通过 K8s 的高可用特性，LuBan 支持服务容错，避免单点故障，保障系统稳定运行。
- 多租户支持：LuBan 通过不同模块支持多租户管理，确保各租户之间的隔离和安全性。
这三天我们做了什么？
- Day1：基于 LuBan 框架搭建扩展组件骨架
- Day2：完成 DeepSeek 模型与 Ollama 运行时的容器化适配
- Day3：集成 NextChat 交互界面并优化服务调用链路
整个过程如同拼装乐高积木——得益于 KubeSphere 的模块化设计，团队 80% 的精力聚焦业务逻辑，而非底层基础设施的反复调试。
技术选型
Ollama：AI 模型运行平台，支持在本地或集群环境中快速加载并运行大规模语言模型。
NextChat：提供了一个聊天机器人平台，结合自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术，能够为用户提供流畅的对话体验。
实现原理
- 启动 Ollama 服务器：通过
ollama serve 启动 Ollama 服务器，提供 OpenAI 风格的 API 接口。
- 发起请求：使用
ollama client 发起 run model 请求。
- 模型加载：当 Ollama 服务器收到
run model 请求时，首先会检查本地路径（/root/.ollama/models）是否存在相应的模型。如果不存在，则从远程仓库拉取模型。
- 对话接口：通过
NextChat，用户可以与 Ollama 服务进行对话，利用 DeepSeek-R1 模型进行多轮对话、推理等任务。
安装和使用
- 安装 NVIDIA GPU Operator（可选）
- 安装 DeepSeek
代码已合入Kubesphere的扩展组件仓库
扩展组件开发步骤参考：扩展组件开发指南
并且完整安装步骤可参照官方文档：KubeSphere 快速安装
总结
通过这次基于 KubeSphere LuBan 架构开发 DeepSeek 专属扩展组件的实践，我们展示了 KubeSphere 在扩展性和灵活性方面的强大能力。我们为开发者提供了一个简单易用的工具，帮助他们快速部署和管理大模型服务。无论是在技术选型、架构设计，还是实际的服务交付过程中，这一实践都彰显了国产大模型和国产云原生技术的巨大潜力。
希望我们的实践能为更多开发者提供启发，让我们一同见证 AI 和云原生技术的未来！
