标签:AI部署

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Kubernetes原生AI部署新趋势:Kueue与Ray Operator融合实践,实现大规模机器学习任务调度优化

Kubernetes原生AI部署新趋势:Kueue与Ray Operator融合实践,实现大规模机器学习任务调度优化 引言:云原生时代下的AI工作负载调度挑战 随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,机器学习(ML)模型训练已成为企业数字化转型的核心环节。然而,在传统架构中,大规模模

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dashen28 2025-11-10T14:58:54+08:00
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Kubernetes原生AI应用部署新趋势:KubeRay与KServe在生产环境中的深度整合实践

Kubernetes原生AI应用部署新趋势:KubeRay与KServe在生产环境中的深度整合实践 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

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dashen28 2025-11-11T00:58:53+08:00
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Kubernetes原生AI应用部署实战:从模型训练到生产环境的完整CI/CD流水线搭建指南

Kubernetes原生AI应用部署实战:从模型训练到生产环境的完整CI/CD流水线搭建指南 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、

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dashen79 2025-11-25T16:21:45+08:00
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Kubernetes原生AI应用部署新趋势:Kueue与Ray Operator结合实现大规模机器学习任务调度优化

Kubernetes原生AI应用部署新趋势:Kueue与Ray Operator结合实现大规模机器学习任务调度优化 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

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dashi30 2025-11-28T13:17:23+08:00
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Kubernetes原生AI应用部署新趋势:KubeRay与KServe性能优化实战,云原生AI平台搭建指南

Kubernetes原生AI应用部署新趋势:KubeRay与KServe性能优化实战,云原生AI平台搭建指南 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

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dashen65 2025-11-28T17:36:16+08:00
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