llm-dを調べてみた
Zenn / 3/18/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
Key Points
- llm-dの概要と、Kubernetes上でのLLM推論を実現するアプローチを検討している。
- 実践的な設定例や運用のポイント、パフォーマンスとコストのトレードオフに言及している可能性が高い。
- インフラ運用の観点(セキュリティ、スケーリング、モニタリング)への配慮が含まれていると推測される。
- 今後の比較検討や導入判断の観点も示唆していると考えられる。
llm-dとは何か
Red Hatのブログで「llm-d」というプロジェクトが紹介されていた。OpenShift AI 3.0でGAになった、LLM推論のための分散フレームワークだという。記事はYAMLの山と専門用語で武装されていて読むのに体力がいるが、言いたいことを煮詰めると驚くほどシンプルだ。
「LLMを複数Podで動かすとき、賢くルーティングしないともったいないよ」。以上。
面白そうなので、もう少し掘り下げてみた。
KubernetesとLLM推論のギャップ
なぜこんなプロジェクトが必要になるのか。根っこにあるのは、KubernetesとLLM推論の特性の違いだ。
Kube...
Continue reading this article on the original site.
Read original →Related Articles
ベテランの若手育成負担を減らせ、PLC制御の「ラダー図」をAIで生成
日経XTECH
Hey dev.to community – sharing my journey with Prompt Builder, Insta Posts, and practical SEO
Dev.to
Why Regex is Not Enough: Building a Deterministic "Sudo" Layer for AI Agents
Dev.to
Perplexity Hub
Dev.to
How to Build Passive Income with AI in 2026: A Developer's Practical Guide
Dev.to