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Fleet Sim 是独立的规划工具。它不会由 vllm-sr serve 启动,也不会通过 Semantic Router 仪表盘对外暴露。
安装 CLI
在源码检出目录中:
cd src/fleet-sim
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -e .
vllm-sr-sim --version
Windows PowerShell 用户可用 .venv\Scripts\Activate.ps1 激活环境。
运行第一次研究
下面的命令会搜索低成本的双池机队,并对前列候选做 DES 校验:
vllm-sr-sim optimize \
--cdf data/azure_cdf.json \
--lam 200 \
--slo 500 \
--b-short 6144 \
--verify-top 3 \
--n-sim-req 30000
先理解输入,再看输出:
--cdf描述累计 token 长度分布。--lam是假定到达率,单位为每秒请求数。--slo是 P99 TTFT 目标,单位为毫秒。--b-short将不超过该阈值的请求发往短池。--verify-top选出解析候选,供 DES 验证。
得到的 GPU 数量和成本是基于所选内置 profile 的估计值。在校准目标部署之前,请替换这些 profile,或把结果当作相对参考。
选择命令
| 命令 | 用途 |
|---|---|
optimize | 搜索双池机队,并可选择对候选做 DES 校验 |
simulate | 对固定的短池和长池数量运行 DES |
whatif | 扫描到达率或内置 GPU profile |
pareto | 根据工作负载 CDF 比较 token 阈值 |
compare-routers | 在同一固定机队上比较 CLI 的长度、压缩后路由和随机策略 |
disagg | 分别为 prefill 和 decode 池做规模估算 |
grid-flex | 在降低建模并发和功耗时估计延迟 |
tok-per-watt | 比较建模能效 |
simulate-fleet | 模拟任意多池 JSON 拓扑 |
serve | 启动 Fleet Sim HTTP 服务 |
运行 vllm-sr-sim <command> --help 查看当前选项。需要机器可读 JSON 时,对支持的命令加上 --out FILE。
启动独立服务
安装 API 依赖并启动 FastAPI:
cd src/fleet-sim
python -m pip install -e '.[api]'
vllm-sr-sim serve --host 127.0.0.1 --port 8000
然后检查:
curl -sS http://127.0.0.1:8000/healthz
交互式 API 文档位于 http://127.0.0.1:8000/api/docs,OpenAPI 文档位于 /api/openapi.json。
仅当其他主机或容器必须连接时才使用 --host 0.0.0.0,并在服务前部署认证和网络控制。Fleet Sim 的 FastAPI 应用本身不增加认证层。
在把示例结果当作部署建议之前,请继续阅读容量规划工作流。