Kubernetes 和 AI 工作负载：2026 年最佳实践

Kubernetes 已成为大规模运行 AI 和 ML 工作负载的事实上的平台。然而，人工智能工作负载与传统微服务不同：它们通常需要 GPU，具有可变的资源需求，并且需要仔细处理模型工件和数据。

2026 年的最佳实践包括使用设备插件进行 GPU 调度、实施推理自动缩放（包括缩放至零以节省成本）以及采用 GitOps 进行模型和管道部署。组织还应考虑多租户隔离、资源配额以及模型性能和延迟的可观察性。

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