引言：云原生AI时代的到来 随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，机器学习模型从实验室走向生产环境的需求日益迫切。然而，传统AI部署方式在资源管理、弹性扩展、服务治理等方面存在诸多痛点：模型版本难以统一、推理延迟高、缺乏可观测性、运维复杂度高等。这些问题在大规模、多团队协作的场景下

引言：迈向云原生AI的新时代 随着人工智能（AI）技术的飞速发展，企业对模型训练、推理服务化的需求日益增长。传统的AI部署方式往往依赖于封闭的框架或专用硬件集群，难以适应动态变化的业务负载和多租户环境。而 Kubernetes 作为容器编排领域的事实标准，正逐步成为构建 云原生A

引言：云原生AI时代的挑战与机遇 随着人工智能技术的飞速发展，企业对AI模型的训练、推理和部署需求日益增长。传统的AI开发模式依赖于单机环境或私有集群，难以满足大规模、高并发、弹性伸缩的应用场景。在这一背景下， 云原生架构 成为AI应用部署的核心范式，而 Kubernetes（K

引言：云原生AI时代的部署范式演进 随着人工智能技术的快速发展，尤其是大模型（如LLM、扩散模型）的兴起，传统AI应用部署方式正面临前所未有的挑战。在本地服务器或私有集群中手动管理训练任务、推理服务和资源调度已难以满足弹性扩展、高可用性和多租户隔离的需求。与此同时， Kubern

引言：云原生AI时代的演进与挑战 随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是大语言模型（LLM）、多模态模型和复杂推理任务的普及，传统AI部署架构正面临前所未有的挑战。传统的单机部署、手动管理、资源孤岛等问题已难以满足高并发、低延迟、弹性伸缩等现代AI服务需求。与此同时，Kubernet

引言：AI与云原生融合的演进之路 随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，企业对大规模模型训练与推理的需求日益增长。传统的AI部署模式依赖于封闭的框架、专用硬件和手动运维流程，难以满足现代业务对弹性扩展、高可用性和快速迭代的要求。在此背景下， 云原生架构 成为AI应用落地的关键基础设

引言：云原生AI时代的到来 随着人工智能技术的迅猛发展，AI模型从研究阶段逐步走向大规模生产部署。传统的AI部署方式依赖于独立的GPU服务器、手动管理容器化流程以及复杂的模型服务接口，这不仅增加了运维成本，也严重制约了模型迭代速度和系统弹性。 在这一背景下， 云原生（Cloud

引言：云原生时代的AI部署变革 随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，企业对模型训练、推理服务和规模化部署的需求日益增长。传统的单机或私有化部署模式已无法满足现代业务对弹性、可扩展性和高可用性的要求。在此背景下， Kubernetes 作为云原生领域的事实标准，逐渐成为构建现代化A

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