Kubernetes und KI-Workloads: Best Practices für 2026

Kubernetes ist zur De-facto-Plattform für die Ausführung von KI- und ML-Workloads in großem Maßstab geworden. Allerdings unterscheiden sich KI-Workloads von herkömmlichen Microservices: Sie erfordern häufig GPUs, haben unterschiedliche Ressourcenanforderungen und erfordern einen sorgfältigen Umgang mit Modellartefakten und Daten.

Zu den Best Practices für 2026 gehören die Verwendung von Geräte-Plugins für die GPU-Planung, die Implementierung von Inferenz-Autoscaling (einschließlich Skalierung auf Null zur Kosteneinsparung) und die Einführung von GitOps für Modell- und Pipeline-Bereitstellungen. Organisationen sollten auch die Isolierung mehrerer Mandanten, Ressourcenkontingente und die Beobachtbarkeit der Modellleistung und Latenz berücksichtigen.

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