Kubernetes y cargas de trabajo de IA: mejores prácticas para 2026

Kubernetes se ha convertido en la plataforma de facto para ejecutar cargas de trabajo de IA y ML a escala. Sin embargo, las cargas de trabajo de IA difieren de los microservicios tradicionales: a menudo requieren GPU, tienen demandas de recursos variables y necesitan un manejo cuidadoso de los datos y artefactos del modelo.

Las mejores prácticas para 2026 incluyen el uso de complementos de dispositivos para la programación de GPU, la implementación del escalado automático de inferencia (incluido el escalado a cero para ahorrar costos) y la adopción de GitOps para implementaciones de modelos y canalizaciones. Las organizaciones también deben considerar el aislamiento multiinquilino, las cuotas de recursos y la observabilidad del rendimiento y la latencia del modelo.

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