
ollama-operator
用 K8s 声明式 YAML 一键部署和管理 Ollama 大模型服务
ollama-operator 是一个用 Go 编写的 Kubernetes Operator,目标是把 Ollama 大语言模型运行时以声明式方式部署到 K8s 集群中。它通过自定义资源(CRD)描述模型、副本数、资源限制和存储需求,Operator 控制器自动创建对应的 Deployment、Service 和 PVC,并负责拉取模型、健康检查与状态回写。相比手工写 YAML 部署 Ollama,它把模型生命周期纳入 K8s 原生控制循环,支持多模型并行、按需扩缩容和统一运维。项目基于 controller-runtime 构建,天然兼容 kubectl、GitOps 和 Helm 工作流,适合已有 K8s 基础设施、希望把 LLM 推理服务标准化交付的团队。当前星标约 242,属于早期项目,API 与功能仍在演进。
项目数据
使用教程
核心亮点
- 提供 CRD 声明式管理,模型部署、扩缩容和状态查询全部走 kubectl,契合 GitOps 流程
- 基于 controller-runtime 实现,自动处理 Deployment、Service、PVC 等资源编排,减少手工 YAML
- 与 Ollama 生态直接集成,可复用其模型拉取和推理能力,无需自建模型服务框架
不足之处
- 项目处于早期,API 版本和 CRD 字段可能随版本变动,生产使用需锁定版本
- 文档和社区案例较少,遇到问题主要依赖阅读源码和 issue 排查
适用场景
- 在已有 K8s 集群中快速搭建内部 LLM 推理服务,供多个业务团队调用
- 用 GitOps 方式把模型版本、副本数和资源配额纳入代码仓库统一管理
- 为不同模型或不同团队创建隔离的 Ollama 实例,按需扩缩容控制 GPU/CPU 成本
替代项目
KServe、Ray Serve
项目介绍
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