在 Kubernetes 上部署 LlamaIndex 涉及容器化应用程序、定义 Kubernetes 资源以及配置环境以实现可扩展性和可靠性。 首先，创建一个 Docker 镜像，其中包含您的 LlamaIndex 应用程序。 这需要编写一个 Dockerfile，安装 Python 依赖项（例如 llama-index 和相关库），复制您的应用程序代码，并设置运行时环境。 例如，您的 Dockerfile 可能包含通过 pip 安装依赖项、公开必要端口以及定义启动服务的命令的步骤。 构建镜像后，将其推送到容器注册表，例如 Docker Hub 或 Kubernetes 集群可访问的私有注册表。
接下来，定义 Kubernetes 清单以部署应用程序。 基本设置包括 Deployment、Service 和 ConfigMap 或 Secrets。 Deployment 指定副本数量、容器镜像、资源限制和环境变量（例如，LLM 提供商（如 OpenAI）的 API 密钥）。 例如，如果您的 LlamaIndex 应用程序需要 OpenAI API 密钥，请将其存储为 Kubernetes Secret 并将其注入到容器中。 Service 会在内部或外部公开应用程序，具体取决于您的用例 - 对外公共访问使用 LoadBalancer 类型，对内通信使用 ClusterIP。 如果您的应用程序依赖于持久数据（例如，索引文档），请配置 PersistentVolumeClaim 以在 Pod 外部存储数据。
最后，针对可扩展性和可观察性进行优化。 使用 Horizontal Pod Autoscaling (HPA) 根据 CPU 或内存使用情况自动调整副本计数。 在 Deployment 中实现就绪和存活探针，以确保 Pod 健康并且流量路由正确。 对于监控，集成 Prometheus 和 Grafana 等工具来跟踪请求延迟或错误率等指标。 使用 Fluentd 或 Loki 进行日志聚合有助于解决问题。 在公开部署之前，使用 kubectl port-forward 在本地测试部署，并考虑使用 Ingress 控制器（例如，Nginx）进行高级路由。 通过执行这些步骤，您将为 LlamaIndex 创建一个强大的 Kubernetes 部署，从而平衡性能、可扩展性和可维护性。