引言：云原生时代下的AI部署挑战与机遇 随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是大模型（Large Language Models, LLMs）如GPT系列、Llama、Bloom等的广泛应用，传统机器学习工作流已难以满足现代AI应用对弹性、可扩展性、资源利用率和运维效率的需求。在此背

引言：云原生时代下的AI部署挑战与机遇 随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习模型正从研究实验室走向大规模工业级应用。然而，将一个训练完成的机器学习模型成功部署到生产环境，并实现持续迭代、稳定运行和高效资源利用，已成为企业面临的核心挑战之一。 传统的模型部署方式往往依赖于手动配置服

引言：云原生时代下的AI部署挑战 随着人工智能技术的迅猛发展，大模型（如LLM、Diffusion Model、Speech Recognition Models）已成为企业智能化转型的核心驱动力。然而，这些模型的训练和推理对计算资源的需求极为苛刻，动辄需要数百甚至数千个GPU节

引言：云原生时代下的AI工作负载挑战 随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习（ML）和深度学习（DL）已成为企业数字化转型的核心驱动力。然而，在将这些复杂的计算密集型任务部署到生产环境时，传统基础设施面临着前所未有的挑战：资源争用、调度效率低下、作业优先级混乱、弹性伸缩能力不足等问

引言：云原生AI平台的演进与挑战 随着人工智能技术在企业级场景中的广泛应用，传统的模型训练与推理部署方式已难以满足现代业务对弹性、可扩展性和高可用性的要求。尤其是在大规模模型（如LLM、CV模型）和实时推理服务（如推荐系统、语音识别）的背景下，如何高效、稳定地管理机器学习生命周期

引言 随着人工智能技术的快速发展，AI应用在企业中的部署需求日益增长。然而，传统的AI部署方式面临着资源管理困难、调度效率低下、分布式训练复杂等挑战。Kubernetes作为云原生生态的核心编排平台，为AI应用提供了理想的部署环境。本文将深入探讨Kubernetes生态下AI应用

引言 在云原生技术快速发展的今天，人工智能和机器学习应用正以前所未有的速度融入企业数字化转型进程。然而，如何在Kubernetes集群中高效管理复杂的AI/ML工作负载，成为了许多企业在构建AI基础设施时面临的重大挑战。传统的作业调度方式已无法满足现代AI应用对资源弹性、公平性和

引言 随着人工智能技术的快速发展，基于Kubernetes的云原生AI应用部署已成为现代AI工程化的重要趋势。传统的AI开发和部署模式已经无法满足大规模、高并发、可扩展的业务需求。Kubernetes作为容器编排的行业标准，为AI应用提供了强大的基础设施支持，而Kubeflow作

引言 随着人工智能技术的快速发展，基于Kubernetes的云原生AI应用部署已成为企业数字化转型的重要方向。然而，AI应用对计算资源的特殊需求，特别是GPU资源的高消耗和竞争性，给传统的容器编排平台带来了巨大挑战。如何在Kubernetes环境中实现高效的GPU资源共享、任务优

引言 随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始将机器学习模型训练和推理工作迁移到云原生环境中。在Kubernetes平台上部署AI应用已成为主流趋势，但随之而来的挑战也日益凸显。如何高效地管理AI作业队列、优化资源调度、确保公平性和性能，成为了AI工程师和平台工程师共同关注