Kubernetes 的关节特点怎么天然地兴隆 AI 推理的需求【MAMA-135】瑾般亱绉併倰鎶便亜銇︿笅銇曘亜，以及它们怎么使推理使命负载受益。

译自5 Reasons To Use Kubernetes for AI Inference，作家 Zulyar Ilakhunov。

Kubernetes的很多关节特点天然恰当 AI 推理的需求，岂论是 AI 驱动的微处事还是 ML 模子，真实像是故意为这个方针而遐想的。让咱们来望望这些特点以及它们怎么使推理使命负载受益。

1. 可扩张性

AI 驱动的应用法子和 ML 模子的可扩张性确保它们豪迈惩场所需的负载，举例并发用户肯求的数目。Kubernetes 有三种原生自动扩张机制，每种机制齐对可扩张性故意：水平 Pod 自动扩张器 (HPA)、垂直 Pod 自动扩张器 (VPA) 和集群自动扩张器 (CA)。

水平 Pod Autoscaler证明各式盘算（举例 CPU、GPU 和内存诈欺率）扩张开赴点应用法子或 ML 模子的 Pod 数目。当需求加多时，举例用户肯求激增，HPA 会朝上扩张资源。当负载减少时，HPA 会向下扩张资源。垂直 Pod Autoscaler证明 Pod 的施行使用情况休养 Pod 中容器的 CPU、GPU 和内存需乞降收尾。通过改动 Pod 规范中的limits，您不错限度 Pod 不错继承的特定资源量。它对于最大化节点上每个可用资源的诈欺率很有效。集群 Autoscaler休养悉数这个词集群中可用的猜测资源池，以兴隆使命负载需求。它证明 Pod 的资源需求动态地向集群添加或删除使命节点。这即是为什么 CA 对推理具有宽敞用户群的大型 ML 模子至关紧迫。

以下是 K8s 可扩张性对 AI 推理的主要益处：

通过证明需要自动朝上和向下扩张 Pod 副本数目，确保 AI 使命负载的高可用性通过证明需要自动休养集群大小来援助居品增长证明应用法子的施行需求优化资源诈欺率，从而确保您只为 Pod 使用的资源付费

2. 资源优化

通过透澈优化推理使命负载的资源诈欺率【MAMA-135】瑾般亱绉併倰鎶便亜銇︿笅銇曘亜，您不错为它们提供妥当数目的资源。这不错为您省俭资金，这在租用不时崇高的 GPU 时尤其紧迫。允许您优化推理使命负载的资源使用的关节 Kubernetes 特点是高效的资源分派、对limits和requests的细心限度以及自动扩张。

高效的资源分派: 您不错通过在 Pod 清单中指定来为 Pod 分派特定数目的 GPU、CPU 和 RAM。然则，当今只好 NVIDIA 加快器援助 GPU 的时辰切片和多实例分区。淌若您使用 Intel 或 AMD 加快器，Pod 只可肯求悉数这个词 GPU。对资源“limits”和“requests”的细心限度:requests界说容器所需的最小资源，而limits扼制容器使用跨越指定资源的资源。这提供了对猜测资源的细粒度限度。自动扩张: HPA、VPA 和 CA 不错驻扎花费闲置资源。淌若您正确设立这些功能，您将不会有任何闲置资源。

借助这些 Kubernetes 功能，您的使命负载将获取所需的猜测智商，不丰不杀。由于在云中租用中档 GPU 的本钱可能在每小时 1 好意思元到 2 好意思元之间，因此从永远来看，您不错省俭无数资金。

3. 性能优化

天然 AI 推理不时比覆按资源密集度低，但它仍然需要 GPU 和其他猜测资源才调高效开赴点。HPA、VPA 和 CA 是 Kubernetes 豪迈进步推感性能的关节孝顺者。它们确保即使负载发生变化，也能为 AI 驱动的应用法子分派最好资源。然则，歌也色您不错使用其他器具来匡助您限度和瞻望 AI 使命负载的性能，举例StormForge或Magalix Agent。

总的来说，Kubernetes 的弹性和微调资源使用智商使您豪迈为 AI 应用法子杀青最好性能，岂论其大小和负载怎么。

4. 可移植性

对于 AI 使命负载（举例 ML 模子）来说，可移植性至关紧迫。这使您豪迈在不同环境中一致地开赴点它们，而无需记念基础依次互异，从而省俭时辰和资金。Kubernetes 主要通过两个内置功能杀青可移植性：容器化和与任何环境的兼容性。

容器化: Kubernetes 使用容器化时间（如 containerd 和 Docker）将 ML 模子和 AI 驱动的应用法子与其依赖项沿途打包到可移植容器中。然后，您不错在职何集群、任何环境中致使使用其他容器编排器具使用这些容器。援助多云和羼杂环境: Kubernetes 集群不错散播在多个环境中，包括公有云、特有云和土产货基础依次。这为您提供了活泼性并减少了供应商锁定。

以下是 K8s 可移植性的主要上风：

在不同环境中一致的 ML 模子部署更甘休地移动和更新 AI 使命负载选拔云提供商或土产货基础依次的活泼性

在开赴点 AI 推理时，基础依次故障和停机可能会导致显着的精度着落、不能瞻望的模子活动或只是是处事中断。对于很多 AI 驱动的应用法子来说，这是不能继承的，包括安全关节型应用法子，举例机器东谈主、自动驾驶和医疗分析。Kubernetes 的自我竖立和容错功能有助于驻扎这些问题。

Pod 级和节点级容错: 淌若 Pod 出现故障或莫得反馈，Kubernetes 会自动检测问题并重新启动 Pod。这确保了应用法子保握可用和反馈。淌若开赴点 Pod 的节点出现故障，Kubernetes 会自动将 Pod 转换到健康的节点。回荡更新: Kubernetes 援助回荡更新，因此您不错以最小的停机时辰更新容器镜像。这使您豪迈快速部署失实竖立或模子更新，而不会中断正在开赴点的推理处事。就绪性和存活性探伤: 这些探伤是健康查抄，用于检测容器何时无法继承流量或变得不健康，并在必要时触发重新启动或替换。集群自我竖立: K8s 不错自动竖立限度平面和使命节点问题，举例替换故障节点或重新启动不健康的组件。这有助于赞赏开赴点 AI 推理的集群的合座健康景色和可用性。

以下是 K8s 容错的主要上风：

通过保握 AI 驱动的应用法子高度可用和反馈，进步了应用法子的弹性出现问题时停机时辰和中断最小通过使应用法子和模子高度可用并更能拒抗就怕的基础依次故障，进步了用户恬逸度

论断

跟着组织络续将 AI 整合到其应用法子中，使用大型 ML 模子并濒临动态负载，选定 Kubernetes 行为基础时间至关紧迫。行为托管 Kubernetes 提供商，咱们看到了对可扩张、容错且经济高效的基础依次的需求继续增长，这种基础依次不错惩处AI 推理限度。Kubernetes 是一个原生提供悉数这些功能的器具。

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