Kubernetes 的关键个性如何人造地满足 AI 推理的需求，以及它们如何使推理上班负载受益。
Kubernetes的许多关键个性人造适宜 AI 推理的需求，无论是 AI 驱动的微服务还是 ML 模型，简直像是专门为这个目的而设计的。让咱们来看看这些个性以及它们如何使推理上班负载受益。
1. 可裁减性
AI 驱动的运行程序和 ML 模型的可裁减性确保它们能够处置所需的负载，例如并发用户恳求的数量。Kubernetes 有三种原生智能裁减机制，每种机制都对可裁减性有益：水平 Pod 智能裁减器 (HPA)、垂直 Pod 智能裁减器 (VPA) 和集群智能裁减器 (CA)。
以下是 K8s 可裁减性对 AI 推理的关键优势：
2. 资源提升
经过彻底提升推理上班负载的资源应用率，您可以为它们提供适当数量的资源。这可以为您节俭资金，这在租用通常低廉的 GPU 时尤其关键。准许您提升推理上班负载的资源经常使用的关键 Kubernetes 个性是高效的资源调配、对limits和requests的详细控制以及智能裁减。
借助这些 Kubernetes 性能，您的上班负载将取得所需的计算才干，不多不少。由于在云中租用中档 GPU 的老本或许在每小时 1 美元到 2 美元之间，因此从久远来看，您可以节俭少量资金。
3. 性能提升
虽然 AI 推理通常比训练资源密集度低，但它依然须要 GPU 和其余计算资源才干高效运转。HPA、VPA 和 CA 是 Kubernetes 能够提高推理性能的关键奉献者。它们确保即使负载出现变动，也能为 AI 驱动的运行程序调配最佳资源。然而，您可以经常使用其余工具来协助您控制和预测 AI 上班负载的性能，例如StormForge或Magalix Agent。
总的来说，Kubernetes 的弹性和微调资源经常使用才干使您能够为 AI 运行程序成功最佳性能，无论其大小和负载如何。
4. 可移植性
关于 AI 上班负载（例如 ML 模型）来说，可移植性至关关键。这使您能够在不同环境中分歧地运转它们，而无需担忧基础设备差异，从而节俭期间和资金。Kubernetes 关键经过两个内置性能成功可移植性：容器化和与任何环境的兼容性。
以下是 K8s 可移植性的关键长处：
在运转 AI 推理时，基础设备缺点和停机或许会造成显着的精度降低、无法预测的模型行为或仅仅是服务终止。关于许多 AI 驱动的运行程序来说，这是无法接受的，包括安保关键型运行程序，例如机器人、智能驾驶和医疗剖析。Kubernetes 的自我修复和容错性能有助于防止这些疑问。
以下是 K8s 容错的关键长处：
论断
随着组织继续将 AI 整合到其运行程序中，经常使用大型 ML 模型并面临灵活负载，驳回 Kubernetes 作为基础技术至关关键。作为托管 Kubernetes 提供商，咱们看到了对可裁减、容错且经济高效的基础设备的需求一直增长，这种基础设备可以处置AI 推理规模。Kubernetes 是一个原生提供一切这些性能的工具。