包阅导读总结
1. 关键词：Kubernetes、AI 推理、可扩展性、可移植性、容错机制
2. 总结：本文探讨了使用 Kubernetes 进行 AI 推理的原因，包括其核心功能与 AI 推理需求高度匹配，如提供可扩展性以优化资源使用和节约成本，实现可移植性便于部署，具备自愈和容错能力保障服务稳定，以满足企业大规模部署 AI 推理的需求。
3. 主要内容：
– Kubernetes 与 AI 推理的契合
– 特性与 AI 推理任务需求高度适配，适用于微服务和机器学习模型。
– 可扩展性优势
– 内置三种自动扩展工具：HPA、VPA、CA。
– 提高资源使用效率，节约成本，应对负载波动。
– 可移植性优势
– 容器化技术和广泛适应性实现。
– 确保一致部署，简化迁移和升级，提供基础设施选择灵活性。
– 容错机制
– Pod 和节点容错，滚动更新，健康检查，集群自愈。
– 避免故障导致的问题，保障服务连续性和可用性。
– 结论
– 企业大规模部署 AI 推理时，Kubernetes 作为核心技术需求上升，因其内置所需功能。
思维导图：
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文章来源：mp.weixin.qq.com
作者：Zulyar??Ilakhunov
发布时间：2024/8/13 9:28
语言：中文
总字数：2786字
预计阅读时间：12分钟
评分：85分
标签：AI推理,Kubernetes,可扩展性,资源优化,性能优化
以下为原文内容
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原文标题：5 Reasons To Use Kubernetes for AI Inference
Kubernetes成为AI推理领域的首选，归功于其与AI推理需求高度匹配的多项核心功能。
Kubernetes的主要特性与AI推理任务的需求高度契合，无论是AI驱动的微服务还是机器学习模型，这些功能都显得格外适宜。让我们深入了解这些特性，以及它们如何为AI推理工作负载带来益处。
AI应用程序和机器学习（ML）模型的扩展能力保证了它们可以应对所需的工作量，例如同时发生的用户请求。Kubernetes提供了三种内置的自动扩展工具，每个工具都有助于提升系统的可扩展性：水平Pod自动扩展（HPA）、垂直Pod自动扩展（VPA）以及集群自动扩展（CA）。
以下是Kubernetes的可扩展性为AI推理带来的主要优势：
通过全面提高推理工作负载的资源使用效率，确保为这些工作负载分配恰当的资源量。这种做法有助于成本节约，尤其是在使用成本较高的GPU时显得尤为重要。Kubernetes的关键功能，包括高效的资源配置、对资源限制和请求的精细管理，以及自动扩展，使得资源使用的优化成为可能。
利用Kubernetes的这些特性，工作负载能够获得恰到好处的计算资源。考虑到在云平台上租赁中等性能GPU的费用大约为每小时1到2美元，所以在一定程度上可以带来显著的成本节约。
尽管AI推理在资源需求上通常低于训练过程，但它仍旧依赖于GPU和其他计算资源以保持高效。Kubernetes的HPA、VPA和CA是提升推理效率的关键因素，它们保障了AI应用即便在负载波动时也能得到合适的资源分配。此外，可以利用如StormForge或Magalix Agent这类工具来进一步管理和预测AI工作负载的性能。
总而言之，Kubernetes的灵活性和资源使用优化功能，确保了AI应用无论规模大小或负载变化，都能达到最佳运行状态。
对于AI工作负载，如机器学习模型，可移植性极为重要。这样就可以在各种环境用同一方式部署，无需顾虑底层基础设施的差异，进而节约时间和成本。Kubernetes主要通过两个核心功能来实现这种可移植性：容器化技术以及对各种环境的广泛适应性。
以下是Kubernetes在可移植性方面的主要优势：
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确保机器学习模型在多样化的环境下实现一致性部署。
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简化了AI工作负载的迁移和升级流程。
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提供了在选择云服务商或本地基础设施时的灵活性。
执行AI推理任务时，基础设施的故障或中断可能导致精度显著降低、模型行为变得不稳定或服务完全停止。这种情况对于多数AI应用来说是不可容忍的，尤其是对于那些安全性至关重要的应用，如机器人技术、无人驾驶汽车和医疗诊断。Kubernetes的自愈能力和容错机制有助于避免这些问题的发生。
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Pod和节点的容错机制：Kubernetes能够识别并自动重启失去响应的Pod，保障应用的持续可用性和响应性。若Pod所在的节点发生故障，Kubernetes将自动将Pod迁移至健康的节点。
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滚动更新：Kubernetes允许进行滚动更新，允许在最小化停机时间的情况下更新容器镜像。这样就可以迅速实施错误修正或模型更新，同时确保推理服务的连续性。
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健康检查：通过就绪性和存活性探测，Kubernetes执行健康检查，以确定容器是否能够接收流量或是否处于健康状态，并在需要时触发容器的重启或替换。
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集群自愈：Kubernetes具备自动修复功能，能够处理控制层面和工作节点的问题，比如替换故障节点或重启异常组件，从而保持AI推理集群的健康和可用性。
以下是Kubernetes容错功能的主要好处：
随着企业不断将人工智能集成到它们的应用之中，部署大规模机器学习模型并应对变化的负载，选择Kubernetes作为核心技术变得非常关键。作为Kubernetes的托管服务提供者，我们观察到市场对具备可扩展性、容错能力和成本效益的基础设施的需求日益上升，这样的基础设施能够满足AI推理的需求。Kubernetes正是一个内建这些功能的平台。
