模型路由与受控访问

挑战

不同 AI 工具可能依赖不同的模型服务。管理这些服务也需要考虑工具如何连接，以及基础设施周围需要哪些访问边界。

做法

我在模型基础设施中使用 LiteLLM 进行模型路由，并用 Cloudflare Zero Trust 管理相关访问。该工作连接模型服务与环境中的开发、研究和自动化工作流。

我把模型层当作平台的一部分处理，既关注服务的运维方式，也关注依赖它的工具如何连接。

我的贡献与范围

这是围绕现有平台开展的集成与基础设施工作。我将路由与访问组件配置到自己的工作负载周边，采用其他项目中相同的部署和运维实践。

这套基础设施为我持续进行的 AI 实验和工具提供支持。我希望随着工作流变化，周边系统仍清晰、可控。