Kubernetes
了解 Kubernetes 如何通过可扩展的模型部署、分布式训练和高效的资源管理来简化 AI/ML 工作负载。
Kubernetes（通常缩写为 K8s）是一个开源的容器编排平台，可自动执行容器化应用程序的部署、扩展和管理。Kubernetes 最初由 Google 开发，现在由 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 维护，它为运行弹性分布式系统提供了一个强大的框架。在 人工智能 (AI) 和 机器学习 (ML) 领域，它已成为管理 ML 模型整个生命周期的重要工具，从训练到生产环境中的部署。
Kubernetes 的工作原理
Kubernetes 在机器集群上运行，这些机器可以是物理服务器或虚拟机，可以在本地或云端。主要组件包括：
- 集群：一组运行容器化应用程序的节点（工作机器）。
- 节点： Kubernetes 集群中的一个工作机器。每个节点运行一个 Kubelet，Kubelet 是用于管理节点并与控制平面通信的代理。
- Pod： Kubernetes 对象模型中最小和最简单的单元。Pod 代表集群中运行进程的单个实例，并且可以包含一个或多个容器，例如 Docker 容器。
- 部署： 管理一组副本Pod，确保始终运行指定数量的Pod。它会自动处理更新和回滚。
通过抽象底层硬件，Kubernetes 允许开发人员和 MLOps 工程师定义其应用程序的所需状态，并且它可以维护该状态，自动处理故障和扩展需求。您可以从 Kubernetes 官方文档 中了解更多信息。
AI和机器学习中的 Kubernetes
Kubernetes 对于 机器学习运维 (MLOps) 尤其强大，因为它解决了大规模构建和部署 AI 系统相关的许多挑战。它高效管理资源的能力使其成为资源密集型任务（如 模型训练）的理想选择。Kubernetes 可以在多个 GPU 和节点上扩展训练作业，从而显著减少训练时间。
对于推理，Kubernetes 确保高可用性和可扩展性。以下是几个真实的例子：
- 可扩展的目标检测服务： 一家公司部署了一个 Ultralytics YOLO11 模型，用于作为 Web 服务的实时目标检测。该模型被打包到一个容器中。使用 Kubernetes，他们可以根据传入的流量自动向上或向下扩展推理 pod 的数量。如果节点发生故障，Kubernetes 会自动将 pod 重新调度到健康的节点上，从而确保服务在无需人工干预的情况下保持可用。这是在智能监控系统中部署模型的常见模式。
- 作为微服务的复杂 NLP 管道： 团队构建一个自然语言处理 (NLP)应用程序，该应用程序涉及多个步骤：文本预处理、情感分析和命名实体识别。每个组件都是一个单独的微服务，独立容器化。Kubernetes 编排这些服务，管理它们的网络，并允许独立更新和扩展每个部分。这种架构为复杂的AI 驱动的应用程序提供了灵活性和弹性。
Kubernetes 与相关技术对比
- Kubernetes 与 Docker： Docker 是一种用于构建和运行单个容器的工具。Kubernetes 是一个用于容器的编排器，用于管理跨多台机器的数千个容器。它们不是竞争对手，而是合作者；您可以使用 Docker 构建容器镜像，然后使用 Kubernetes 管理它们。您可以按照 Docker 快速入门指南开始学习基础知识。
- Kubernetes 与 Serverless 计算： 像 AWS Lambda 这样的 Serverless 平台 抽象掉了所有的服务器管理。相比之下，Kubernetes 提供了对基础设施的更多控制，使其更适合长期运行或有状态的应用程序。虽然对于事件驱动型函数来说，Serverless 更简单，但 serverless 框架可以使用 Knative 等工具在 Kubernetes 上运行。
工具和生态系统
Kubernetes 生态系统非常庞大，包括许多扩展其功能的工具：
