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

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供了强大的基础设施支持。然而，传统的Kubernetes调度机制在面对复杂的AI训练任务时，往往难以满足高性能计算

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。大规模分布式训练成为主流，而Kubernetes作为云原生生态的核心编排平台，正在成为AI/ML工作负载部署的首选基础设施。

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

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、手动资源分配和低效的任务调度机制，难以满足动态、弹性、高并发的AI工作负载需求。在此背景下， 云原生架构 逐渐成为A

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，大规模模型训练往往依赖于专用硬件集群或私有云环境，存在资源利用率低、弹性不足、运维复杂等问题。尤其是在多团队共享计算资源的组织

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构已难以满足动态、弹性且高并发的AI工作负载需求。在此背景下， 云原生技术 成为构建现代化AI平台的核心基础设施。 在众多云原

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任务部署到生产环境时，传统基础设施面临着前所未有的挑战：资源争用、调度效率低下、作业优先级混乱、弹性伸缩能力不足等问