# iAOP Helm Chart（一键部署底座）

对应 PRD 5.6「⑥ 部署底座」与 EPIC #8：
K8s/Helm/ArgoCD 部署底座；GPU/NPU 推理后端可插拔（5090 / 华为昇腾）。
**验收：一套 Chart 部署内核 + 模板；切换后端仅改 values，不动业务代码。**

## 目录结构

```
deploy/k8s/helm/iaop/
├── Chart.yaml                 Chart 元信息（name/version/appVersion）
├── values.yaml                全部配置点（镜像/后端/副本/资源/存储/灰度/域名）
├── templates/
│   ├── _helpers.tpl           标签/名称辅助模板
│   ├── backend-configmap.yaml 推理后端适配层配置（按 backend 分支渲染）
│   ├── deployment.yaml        推理服务 Deployment（nodeSelector 按后端分流）
│   ├── service.yaml           ClusterIP 服务（:8000/v1）
│   ├── ingress.yaml           可选域名入口
│   ├── pvc.yaml               模型权重/日志持久化
│   └── NOTES.txt              部署后提示
└── README.md
```

## 一键部署

```bash
helm repo add iaop http://git.xayunmei.com/iaop/charts  # 或本地路径
helm install iaop deploy/k8s/helm/iaop -n iaop --create-namespace
```

## 切换推理后端（仅改 values，业务代码零改动）

```bash
# 默认 gpu（NVIDIA 5090，vLLM/Triton）：
helm install iaop deploy/k8s/helm/iaop -n iaop \
  --set inference.backend=gpu \
  --set inference.device=nvidia-5090

# 切换为华为昇腾 NPU（ACL/CANN/MindIE）：
helm upgrade iaop deploy/k8s/helm/iaop -n iaop \
  --set inference.backend=npu \
  --set inference.device=ascend-910b \
  --set inference.cannVersion=8.0
```

切换行为（由模板自动处理）：
- `backend-configmap.yaml`：渲染对应后端适配层配置（npu 追加 `cann_version`）；
- `deployment.yaml`：nodeSelector 自动切到 `ascend.com/npu=true`（GPU 为 `nvidia.com/gpu=true`），
  并在 Pod 标签标注 `iaop.ai/inference-backend`；
- 后端实现差异全部收敛在 `core/inference-backend/` 适配层，业务代码零改动。

## 其他配置点（PRD 5.6）

| 配置点 | values 路径 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| 资源配额 | `resources.requests/limits` | CPU/内存配额 |
| 推理后端选择 | `inference.backend` | `gpu` / `npu` |
| 灰度发布策略 | `rollingUpdate` | `maxUnavailable: 0, maxSurge: 1`（滚动） |
| 存储 | `storage.*` | 模型权重持久卷 |
| 域名入口 | `ingress.*` | 可选 Ingress |

## 说明

- Chart 未引入任何外部依赖（dependencies 为空），`helm template` 可离线渲染；
- 推理服务镜像对应 `core/inference-backend/` 适配层容器化（本文档发布配套镜像时更新 `image.tag`）。