Kubernetes原生AI应用部署新趋势:Kubeflow 1.8核心特性深度解析与生产环境实践
引言 随着人工智能技术的快速发展,企业对机器学习模型的训练和部署需求日益增长。传统的AI开发模式已经无法满足现代企业对高效、可扩展、可重复的AI应用部署需求。Kubernetes作为云原生计算的基石,为AI应用的容器化部署提供了强大的基础设施支持。在此背景下,Kubeflow应运
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引言 随着人工智能技术的快速发展,企业对机器学习模型的训练和部署需求日益增长。传统的AI开发模式已经无法满足现代企业对高效、可扩展、可重复的AI应用部署需求。Kubernetes作为云原生计算的基石,为AI应用的容器化部署提供了强大的基础设施支持。在此背景下,Kubeflow应运
引言 在现代分布式系统架构中,微服务已成为主流的架构模式。随着业务复杂度的不断提升,如何构建一个高可用、可扩展、易维护的微服务系统成为技术团队面临的重大挑战。服务网格(Service Mesh)和API网关作为微服务架构中的核心组件,各自承担着不同的职责,但它们的协同工作能够为分