Как запустить приватную LLM в облаке: пошаговый гайд по RAG на Managed Kubernetes

Выход собственной LLM в продакшен внутри корпоративного контура часто тормозят высокая стоимость GPU и риски безопасности. Внешние сервисы вроде ChatGPT не подходят из-за требований к конфиденциальности, а аренда физических серверов ведёт к простоям или падению под нагрузкой. Плюс к самой модели нужно связать векторные БД, сервисы векторизации и оркестраторы.

Решение — запустить приватную LLM в облачном Managed Kubernetes. Приватная модель не отправляет данные вовне, облако превращает капитальные затраты в операционные, а Kubernetes автоматически масштабирует GPU-ресурсы и обеспечивает отказоустойчивость. В статье на примере простой RAG-системы показано, как задеплоить LLM с помощью LLM-роутера AIBrix, n8n и vLLM, дополнительно используя Envoy Gateway, cert-manager, Qdrant и PostgreSQL.