Kubernetes

简化核心概念

Kubernetes 负责协调容器，容器是轻量级的独立软件包，包含软件及其依赖项。主要概念包括

• PodsKubernetes 中最小的可部署单元，通常容纳一个或多个共享资源和网络的容器。可以将 Pod 视为 ML 应用程序或推理服务器容器的包装。
• 节点：运行 Pod 的工作机（虚拟或物理）。Kubernetes 管理在可用节点上分发 Pod 的工作。
• 服务：一种抽象概念，用于定义 Pod 的逻辑集和访问它们的策略，通常为动态 Pod 提供稳定的 IP 地址或 DNS 名称。对于暴露 ML 推理端点至关重要。
• 部署：描述应用程序所需的状态，管理 ReplicaSets（相同 Pod 群组）以确保可用性并处理更新。有助于在不停机的情况下推出新的模型版本。

了解这些构件有助于设计可扩展、有弹性的 ML 系统。

人工智能和机器学习的相关性

Kubernetes 具有多种优势，已成为现代机器学习运营 (MLOps)的基石：

• 可扩展性：训练大型模型或提供推理请求等 ML 任务往往对资源的需求不断变化。Kubernetes 可根据负载情况自动增减容器（Pod）的数量，确保高效利用GPU 等资源。
• 资源管理：它允许对 CPU和内存分配的精细控制，防止资源争用并确保性能，这在跨多个实验或服务管理昂贵的GPU 资源时尤为重要。
• 可移植性和一致性：Kubernetes 可为不同的基础设施提供一致的环境，无论是内部服务器还是各种云计算平台（如Amazon EKS、Google GKE 或Azure AKS）。这简化了在开发、测试和生产之间移动 ML 工作流的过程。您通常可以从Docker 设置开始，然后使用 Kubernetes 进行扩展。
• 自动化和协调：它能自动执行服务发现、负载平衡、自我修复（重启故障容器）和配置管理等复杂任务，减少了 ML 团队的人工开销。

真实世界的人工智能/移动语言应用

1. 分布式模型训练：训练大型深度学习 (DL)模型，例如复杂的 Ultralytics YOLO变体等用于物体检测的大型深度学习（DL）模型的训练往往需要巨大的计算能力。Kubernetes 可以使用Kubeflow等框架管理用于分布式训练的机器集群，也可以与 PyTorch或 TensorFlow.它可以调度训练任务、管理数据访问，并在节点间高效分配 GPU。
2. 可扩展的推理服务：部署用于实时推理的 ML 模型需要高可用性和低延迟。Kubernetes 可以在负载平衡器后面托管推理服务器（例如，使用NVIDIA Triton 推理服务器，该服务器与Ultralytics 模型集成，参见Triton 指南）。它会根据进入的流量自动调整推理服务器 Pod 的数量，即使在图像分类或自然语言处理 (NLP) 等任务的峰值负载期间，也能确保响应速度。

Kubernetes 与相关技术

• Kubernetes 与 Docker： Docker是一种用于创建、运输和运行单个容器（容器化）的工具。Kubernetes 是容器的协调器，可以管理许多机器上成千上万的容器。它们可以协同工作：通常使用 Docker 构建容器映像，然后使用 Kubernetes 部署和管理它们。查看Docker 快速入门指南，了解容器基础知识。
• Kubernetes 与无服务器计算： 无服务器平台（如 AWS Lambda 或Google Cloud Functions）完全抽象出服务器管理，专注于事件驱动功能。Kubernetes 提供了对底层基础设施的更多控制，更适合长期运行的应用或复杂的有状态服务，不过无服务器框架也可以在 Kubernetes 上运行（如Knative）。

工具和生态系统

Kubernetes 生态系统包括许多简化管理的工具：

• HelmKubernetes 的软件包管理器，帮助定义、安装和升级复杂的应用程序。
• Prometheus 和 Grafana：用于监控 Kubernetes 集群和应用程序的流行开源工具。
• 云提供商集成：托管 Kubernetes 服务（EKS、GKE、AKS）简化了集群设置和维护。
• ML 平台： Kubeflow等工具以 Kubernetes 为基础，提供特定于 ML 的工作流程。Ultralytics HUB等平台旨在简化部署管道，有时会抽象 Kubernetes 的复杂性，以简化模型部署。

Kubernetes 为在不同环境中构建、部署和管理可扩展且可靠的 AI/ML 应用程序提供了强大的基础，使其成为 MLOps 领域的一项重要技能。