Kubernetes et charges de travail IA : meilleures pratiques pour 2026

Kubernetes est devenu la plate-forme de facto pour exécuter des charges de travail d'IA et de ML à grande échelle. Cependant, les charges de travail d'IA diffèrent des microservices traditionnels : elles nécessitent souvent des GPU, ont des demandes de ressources variables et nécessitent une gestion minutieuse des artefacts et des données du modèle.

Les meilleures pratiques pour 2026 incluent l'utilisation de plugins d'appareil pour la planification GPU, la mise en œuvre de la mise à l'échelle automatique par inférence (y compris la mise à l'échelle jusqu'à zéro pour des économies de coûts) et l'adoption de GitOps pour les déploiements de modèles et de pipelines. Les organisations doivent également prendre en compte l'isolation multi-locataires, les quotas de ressources et l'observabilité des performances et de la latence des modèles.

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