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
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
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 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