Kubernetes AI 推理服务部署与优化实战
AI 推理服务核心概念
AI 推理服务本质上是将训练好的模型转化为可被调用的接口,支持实时或批量处理请求。在 Kubernetes 上运行这类服务时,资源调度、性能瓶颈和高可用架构是必须考虑的核心要素。
常见的推理框架包括 Google 的 TensorFlow Serving、PyTorch 官方的 TorchServe、微软的 ONNX Runtime 以及 NVIDIA 的高性能 Triton Inference Server。选择哪种框架通常取决于你的模型来源和硬件环境。
GPU 资源管理
驱动与插件配置
要在 K8s 节点上使用 GPU,首先需要确保宿主机安装了正确的 NVIDIA 驱动,并在集群中部署 Device Plugin 以暴露 GPU 资源。
# 在节点上安装驱动
apt-get install -y nvidia-driver-535
# 部署 NVIDIA Device Plugin
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.14.0/nvidia-device-plugin.yml
# 验证 GPU 是否可见
kubectl get nodes -o jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{"\t"}{.status.capacity.nvidia\.com/gpu}{"\n"}{end}'
资源分配策略
部署推理服务时,务必在 Pod 规格中明确声明 GPU 资源的请求(requests)和限制(limits),避免资源争抢导致性能抖动。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: tensorflow-serving
namespace: default
spec:
replicas: 2
selector:
matchLabels:
app: tensorflow-serving
template:
metadata:
labels:
app: tensorflow-serving
spec:
containers:
- name: tensorflow-serving
image: tensorflow/serving:latest
ports:

