Day 10：InferenceService——把模型變成一個 API

這是什麼、解決什麼問題

你手上有一個訓練好的模型檔。要讓它變成一個別人打得到的 HTTP endpoint， 在純 k8s 上你得自己寫：Deployment、Service、把權重放進去的辦法、健康檢查、 之後還有版本切換跟流量分配。

InferenceService（簡稱 ISvc）把這些收成一份 YAML。 你只描述 「模型在哪、用什麼跑、要多少資源」，KServe 生出下面那一整包。

oc get isvc -n <你的 ns>

NAME          URL                                                             READY
llm-scratch   http://llm-scratch-predictor.llm-serve-demo.svc.cluster.local   True

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什麼時候你會用到

當「模型會換」的時候。

如果一個模型上線後三年不動，包成普通 Deployment 也活得下去。 但只要出現這幾件事的任何一件，你就會想要 KServe：

• 模型每個月要換版本，而你不想每次都重 build image
• 要能回answer「現在線上跑的是哪一版權重」
• 要金絲雀（先切 10% 流量給新版）
• 要能縮到 0（模型很多、大部分很閒）

反過來，只有一個模型、幾乎不動、團隊也沒人熟 KServe 的話， 一份 Deployment 反而好維護。這不是丟臉的選擇。

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前置條件

• ODH／RHOAI 裝好，DataScienceCluster 裡 kserve 是 Managed
• 模型檔放在 S3（或其他 KServe 支援的儲存），且 Connection 設好
• 知道你的模型是什麼格式（下一節會用到）

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步驟一：先決定走哪一條路

這是整篇最重要的一個決定，而且文件上不太講清楚。

路線 A：用內建 runtime（推薦，如果格式對得上）

ServingRuntime ＝「會跑某類模型格式的伺服器」的範本。 你不用管怎麼載入、怎麼開 API，交給它。

ODH 內建的以 OpenShift Template 形式放著。數它們要按 kind 過濾，不能用名字：

oc get templates -n opendatahub -o json \
  | jq '[.items[] | select(.objects[0].kind=="ServingRuntime")] | length'
# 14

⚠️ 別用 grep runtime-template 去數——kserve-ovms 和 guardrails-detector-huggingface-serving-template 的名字裡沒有 runtime-template， 會被漏掉（實測印出 12）；反過來直接數 oc get templates（15 個）又會多算一個 jobs-async-upload-s3-to-oci-template，那是 Job 不是 runtime。

14 個裡面 9 個是 vLLM 的硬體變體（cpu／cpu-x86／cuda／gaudi／multinode／rocm／ spyre-ppc64le／spyre-s390x／spyre-x86），其餘是 MLServer（含 cuda 版）、 OpenVINO（kserve-ovms）、AutoGluon、guardrails detector。

怎麼知道你的模型能不能用？ 看 runtime 宣告支援哪些格式：

oc get template kserve-ovms -n opendatahub -o json \
  | jq -r '.objects[0].spec.supportedModelFormats[] | "\(.name) \(.version)"'

openvino_ir opset13
onnx 1
tensorflow 1
tensorflow 2
paddle 2
pytorch 2

格式對得上，你的 ISvc 就只要這樣：

spec:
  predictor:
    model:
      modelFormat: { name: onnx }
      storageUri: s3://models/my-model/

沒指定 runtime 也行——KServe 會照 modelFormat 去找 autoSelect: true 的 runtime 自動配。

路線 B：自帶容器

格式對不上（自己刻的模型、自訂前後處理、非標準推論邏輯）就走這條。 你自己給 image，KServe 只負責把權重放進去、把外圍生出來。

我的 lab 是這條，因為模型是自己刻的 GPT：

apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1
kind: InferenceService
metadata:
  name: llm-scratch
  labels:
    opendatahub.io/dashboard: "true"      # ← dashboard 才看得到
spec:
  predictor:
    containers:
    - name: kserve-container              # ← 名字固定，不能改
      image: <你的 registry>/llm-serve:cpu
      env:
      - name: STORAGE_URI                 # ← 關鍵，見步驟二
        value: s3://models/llm/
      ports:
      - containerPort: 8000
      readinessProbe:
        httpGet: { path: /health, port: 8000 }
      resources:
        limits: { cpu: "2", memory: 3Gi }

⚠️ 容器名一定要叫 kserve-container。 叫別的，KServe 認不出來， 它會把你的容器當 sidecar，然後在旁邊自己生一個空的。

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步驟二：權重怎麼進去

STORAGE_URI 這個環境變數是開關。

你設了它，KServe 就會在 pod 裡插一個 init container 叫 storage-initializer， 它先跑，把 s3://models/llm/ 底下的東西抓下來放到 /mnt/models， 然後才輪到你的容器啟動。

oc get pod <predictor-pod> -o jsonpath='{range .spec.initContainers[*]}{.name}{"\n"}{end}'
# storage-initializer

所以你的程式要去 /mnt/models 讀模型，不是去 image 裡讀。

這是整套機制的重點：權重不進 image。 換模型＝換 S3 上的檔案＋重啟 pod，不用重 build、不用重推 registry、 不用等 image scan。

沒有這個 init container，就代表 STORAGE_URI 沒生效—— 去檢查拼字，KServe 不會警告你打錯了。

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步驟三：部署，然後看它到底發生什麼事

oc apply -f isvc.yaml
oc get isvc -n <ns> -w

READY 變 True 之前，看 pod：

oc get pods -n <ns> -l serving.kserve.io/inferenceservice=llm-scratch

READY 欄會是 2/2，不是 1/1。兩個容器是：

容器	誰放的	做什麼
kserve-container	你	跑模型
kube-rbac-proxy	KServe	擋掉沒授權的請求

第一次部署卡住的話，先看 init container 的 log， 八成問題在那裡（憑證錯、bucket 名錯、endpoint 連不到）：

oc logs <pod> -c storage-initializer

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步驟四：對外開一個入口

⚠️ KServe 不會幫你建 Route。

oc get isvc 那個 URL 是 *.svc.cluster.local——只有叢集內部打得到。 筆電上 curl 會直接不通，而這常被誤判成「服務沒起來」。

叢集內測（起一個一次性 pod）：

oc run t --rm -i --restart=Never -n <ns> --image=curlimages/curl -- \
  curl -s http://llm-scratch-predictor.<ns>.svc.cluster.local/health

⚠️ 第一次跑很可能回 error: timed out waiting for the condition。 不是服務有問題，是 curlimages/curl 這顆 image 還沒在節點上， 拉它花掉的時間（我這裡 21 秒）比 oc run 等 pod 的耐心還長。 再跑一次就會通（第二次 17 秒，image 已快取）。 先 oc run 一顆 -- sleep 300 把 image 拉下來，也是同一招。

要從外面打，自己建 Route：

oc create route edge llm-play \
  --service=llm-scratch-predictor --port=80 -n <ns>

⚠️ 這一步等於把模型公開了。 上線環境別直接照抄—— 至少要接 OAuth proxy 或放進 gateway。lab 可以，正式環境不行。

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怎麼確認做對了

	檢查	怎麼看	值不值得信
1	ISvc Ready	oc get isvc → READY True	⚠️ 會過期，見下
2	pod 2/2 Running	oc get pods -l serving.kserve.io/inferenceservice=<name>	✅
3	權重真的抓下來了	oc logs <pod> -c storage-initializer 有下載紀錄	✅
4	模型讀到的是哪一版權重	進 pod 對 sha256sum /mnt/models/<檔名>	✅（別用時間戳）
5	打得到	叢集內 curl /health	✅

第 4 項：ls -la 的時間戳是假線索

直覺會想用 ls -la /mnt/models 對時間，但那個時間戳是 storage-initializer 把檔案抄下來的時間，也就是 pod 啟動時間—— 每次重啟都會變新，跟模型是哪一版一點關係都沒有。我這次重啟後三個檔案 全部標同一分鐘，而檔案本身兩週沒動過。

要對就對 checksum：

oc exec -n <ns> <pod> -c kserve-container -- sha256sum /mnt/models/ckpt.pt
# 4d694be9342d73c08523a93565735334832df90bf4520c814315f96ffba8c835

這是這一整篇裡唯一能回答「線上現在跑的是不是我以為的那一版」的東西。 而它得你自己去對——平台不會替你記，這正是後面要有 model registry 的原因。

第 1 項：READY True 是快照，不是體檢

oc get isvc 的 READY 欄不是即時去問 pod 的，是 KServe controller 上一次巡到的時候寫進 status 的值。controller 自己不在的時候，那個值不會動。

叢集冷啟動就是這個場景。我把 CRC 開機後第一件事是查狀態：

$ oc get isvc -n llm-serve-demo
NAME           READY
iris-sklearn   True
llm-platform   True
llm-scratch    True

$ oc get pods -n llm-serve-demo | grep predictor
iris-sklearn-predictor-...   0/2   Init:0/1
llm-platform-predictor-...   0/2   Init:0/1
llm-scratch-predictor-...    0/2   Init:0/1

三個都還在下載權重，三個都寫著 True，這個狀態持續了一分鐘。

我把它做成可重現的：同時砍掉 predictor pod 和 kserve controller，兩秒取樣一次。 pod 已經整個不存在的那 31 秒裡，oc get isvc 一路回 True， 直到 controller 起來才翻成 False。

t+5 s   isvc=True   ctrl=ContainerCreating   pod=(不存在)
t+26s   isvc=True   ctrl=Running(0/1)        pod=(不存在)
t+31s   isvc=False  ctrl=Running(0/1)        pod=(不存在)

因此：把 oc get isvc 當作「服務活著」的證據是不成立的， 它只證明「controller 最後一次看到的時候是活的」。 要問現在，就得問一個不經過 controller 的東西——第 2 項（pod）或第 5 項（真的打一次）。

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常見問題

Q：annotation 我寫 RawDeployment，存進去變成 Standard？ A：正常的。KServe 新版把 deployment mode 改了名字： RawDeployment → Standard，Serverless → Knative，舊名字仍然接受、會自動轉。 叢集的預設值在這裡：

oc get cm inferenceservice-config -n opendatahub -o jsonpath='{.data.deploy}'
# {"defaultDeploymentMode": "RawDeployment"}

⚠️ 所以你寫進 git 的 YAML 和叢集上讀回來的不會逐字相同， 做 GitOps drift 檢查時別把這個當成漂移。

Q：ODH 3.x 還需要裝 Knative／Service Mesh 嗎？ A：預設不用了。3.x 走 Standard（Raw）模式，直接用原生 Deployment＋Service。 要「縮到 0」和流量切分，得自己先裝 Serverless ＋ Service Mesh 兩個 operator—— 代價是多兩套元件要維運（這條我沒驗過，依 ODH 文件）。 2.x 時代的教學都預設 Serverless，看到那類文章要先確認版本。

Q：改了 S3 上的模型檔，服務沒變。 A：storage-initializer 只在 pod 啟動時跑一次。 oc delete pod <predictor-pod> 讓它重來。 這也表示：你沒有辦法從服務本身看出權重是什麼時候抓的—— 要靠外面記，這正是要有 model registry 的原因。

Q：oc get servingruntimes 是空的，正常嗎？ A：剛裝好時是空的，正常。內建的是 Template（範本），你從 dashboard 選用時才會 在那個專案裡實例化成 ServingRuntime——所以部署過之後就查得到了 （我 lab 裡是 llm-serve-demo/mlserver-runtime，跟著 iris 那個模型一起生出來的）。 要提前建也行，把 template 裡的物件抽出來 apply 就是了。

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你們模型上線是走 KServe，還是自己包成一般的 Deployment？為什麼？

🧪 這篇的實驗環境與 lab 檔案（最後更新 2026-08-30）

⚠️ 上面寫的 v3.5.0 是這台叢集長期以來的版本；本篇所有指令與輸出是在自動升級後的 3.6.0-ea.1 上重跑的（升版經過寫在 Day 5 的補記）。

叢集

• CRC 2.63.0 · OpenShift 4.22.7 · Kubernetes v1.35.6
• 單節點：13 vCPU / 40 GiB RAM / 120 GB disk
• 宿主：Framework Laptop 16（Ryzen AI 7 350 · 8C/16T · 64 GB RAM · 1 TB NVMe · RTX 5070 顯卡模組）
• ⚠️ 叢集內看不到 GPU（CRC 是 VM，RTX 5070 未 passthrough）

Operator

• opendatahub-operator.v3.5.0 ← 即 RHOAI 3.x 的上游開源版
• cert-manager-operator.v1.20.0（3.x 的必要相依；2.x 不需要）
• openshift-pipelines-operator-rh.v1.23.2、openshift-gitops-operator.v1.21.3

DataScienceCluster 開啟的元件

• kserve、aipipelines、dashboard、workbenches、modelregistry、kueue（Unmanaged）
• 其餘（ray／trustyai／feast／aigateway…）為 Removed

叢集外的依賴（跑在宿主的 podman 上，crc start 不會帶起來）

• Harbor v2.15.2（私有 registry）· MinIO（S3）

模型端

• Python 3.12.13 · PyTorch 2.11.0+cu128 · FastAPI + uvicorn · prometheus-client

lab 檔案

• YAML／Containerfile／腳本：github.com/ryanGTR/openshift-ai-30days （含 Day 對照表；主機名是佔位符，跑 set-lab-host.sh 換成你自己的）
• 服務的那個模型：llm-from-scratch（從零手刻的小 GPT）

⚠️ ODH ≠ RHOAI：元件同源，但 namespace 與部分名稱不同 （我這裡是 opendatahub，商用版是 redhat-ods-* 那一套）。 指令的邏輯可以照用，字串要自己對一次。