标签:Ray Operator

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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

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

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dashi97 2025-09-13T00:27:03+08:00
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Kubernetes原生AI应用部署新趋势:Kueue与Ray Operator结合实现大规模分布式训练调度优化

Kubernetes原生AI应用部署新趋势:Kueue与Ray Operator结合实现大规模分布式训练调度优化 引言 随着人工智能技术的快速发展,大规模分布式训练已成为现代AI应用的核心需求。在云原生时代,Kubernetes作为容器编排的事实标准,为AI工作负载的部署和管理提

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dashi94 2025-09-13T11:55:41+08:00
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Kubernetes原生AI应用部署新趋势:Kueue与Ray Operator结合实现大规模分布式机器学习任务调度

Kubernetes原生AI应用部署新趋势:Kueue与Ray Operator结合实现大规模分布式机器学习任务调度 引言:AI工作负载在Kubernetes中的演进 随着人工智能(AI)和机器学习(ML)在企业中的广泛应用,传统的单机训练模式已无法满足日益增长的计算需求。大规模

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dashen11 2025-09-17T13:56:08+08:00
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Kubernetes原生AI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AI的演进与挑战 随着人工智能技术的迅猛发展,大规模机器学习(ML)训练任务已成为现代数据科学的核心。然而,传统的AI部署模式往往依赖于孤立的计算集群、手动

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dashi83 2025-10-28T22:16:48+08:00
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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:Kueue与Ray Operator融合实践,实现AI workload智能调度

Kubernetes原生AI应用部署新趋势:Kueue与Ray Operator融合实践,实现AI workload智能调度 引言:云原生时代下的AI工作负载挑战 随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,企业对大规模模型训练、推理服务以及数据科学实验的需求日益增长。传统的集中式计算架

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dashi49 2025-11-18T22:05:48+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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