Kubernetes原生AI应用部署新趋势：Kueue与Ray Operator结合实现弹性AI训练集群
引言 随着人工智能技术的快速发展，AI模型训练的复杂性和资源需求呈指数级增长。传统的静态资源分配方式已经无法满足现代AI工作负载的需求，特别是在Kubernetes环境中，如何高效地管理和调度AI训练任务成为了关键挑战。 Kueue和Ray Operator作为Kubernete
标签 ：Kubernetes, AI部署, Ray Operator, Kueue, 云原生AI 引言：AI工作负载在云原生环境中的挑战 随着人工智能（AI）和机器学习（ML）模型规模的持续增长，训练任务对计算资源的需求呈指数级上升。现代深度学习模型如LLaMA、GPT系列、St