Kubernetes 的关键特性如何自然地满足 AI 推理的需求,以及它们如何使推理工作负载受益。
译自 5 Reasons To Use Kubernetes for AI Inference,作者 Zulyar Ilakhunov。
Kubernetes 的许多关键特性自然适合 AI 推理的需求,无论是 AI 驱动的 微服务 还是 ML 模型,几乎像是专门为这个目的而设计的。让我们来看看这些特性以及它们如何使推理工作负载受益。
AI 驱动的应用程序和 ML 模型的可扩展性确保它们能够处理所需的负载,例如并发用户请求的数量。Kubernetes 有三种原生 自动扩展 机制,每种机制都对可扩展性有益:水平 Pod 自动扩展器 (HPA)、垂直 Pod 自动扩展器 (VPA) 和集群自动扩展器 (CA)。
limits
,您可以控制 Pod 可以接收的特定资源量。它对于最大化节点上每个可用资源的利用率很有用。以下是 K8s 可扩展性对 AI 推理的主要益处:
通过彻底优化推理工作负载的资源利用率,您可以为它们提供适当数量的资源。这可以为您节省资金,这在租用通常昂贵的 GPU 时尤其重要。允许您优化推理工作负载的资源使用的关键 Kubernetes 特性是高效的资源分配、对limits
和requests
的详细控制以及自动扩展。
requests
定义容器所需的最小资源,而limits
阻止容器使用超过指定资源的资源。这提供了对计算资源的细粒度控制。借助这些 Kubernetes 功能,您的工作负载将获得所需的计算能力,不多不少。由于在云中租用中档 GPU 的成本可能在 每小时 1 美元到 2 美元 之间,因此从长远来看,您可以节省大量资金。
虽然 AI 推理通常 比训练资源密集度低,但它仍然需要 GPU 和其他计算资源才能高效运行。HPA、VPA 和 CA 是 Kubernetes 能够提高推理性能的关键贡献者。它们确保即使负载发生变化,也能为 AI 驱动的应用程序分配最佳资源。但是,您可以使用其他工具来帮助您控制和预测 AI 工作负载的性能,例如 StormForge 或 Magalix Agent。
总的来说,Kubernetes 的弹性和微调资源使用能力使您能够为 AI 应用程序实现最佳性能,无论其大小和负载如何。
对于 AI 工作负载(例如 ML 模型)来说,可移植性至关重要。这使您能够在不同环境中一致地运行它们,而无需担心基础设施差异,从而节省时间和资金。Kubernetes 主要通过两个内置功能实现可移植性:容器化和与任何环境的兼容性。
以下是 K8s 可移植性的主要优势:
在运行 AI 推理时,基础设施故障和停机可能会导致显着的精度下降、不可预测的模型行为或仅仅是服务中断。对于许多 AI 驱动的应用程序来说,这是不可接受的,包括安全关键型应用程序,例如机器人、自动驾驶和医疗分析。Kubernetes 的自我修复和容错功能有助于防止这些问题。
以下是 K8s 容错的主要优势:
随着组织继续将 AI 整合到其应用程序中,使用大型 ML 模型并面临动态负载,采用 Kubernetes 作为基础技术至关重要。作为托管 Kubernetes 提供商,我们看到了对可扩展、容错且经济高效的基础设施的需求不断增长,这种基础设施可以处理AI 推理规模。Kubernetes 是一个原生提供所有这些功能的工具。
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