引言 随着人工智能技术的快速发展，机器学习模型的部署和管理已成为企业数字化转型的关键环节。Kubernetes作为容器编排的事实标准，为AI应用的规模化部署提供了强大的基础设施支持。在这个背景下，Kubeflow和Model Serving技术的兴起，为AI应用在云原生环境中的部

随着人工智能技术的快速发展，企业对AI应用的部署需求日益增长。传统的AI部署方式面临着环境配置复杂、资源利用率低、扩展性差等问题。Kubernetes作为云原生技术的核心，为AI应用提供了强大的容器编排和资源管理能力。而Kubeflow作为Kubernetes上的机器学习平台，正