如何将Kubernetes、Istio和Triton结合,构建可扩展的AI微服务?
如何利用 Kubernetes、Istio 与 NVIDIA Triton 构建工业级 AI 推理微服务架构 在将 AI 模型从实验室推向生产环境时,开发者往往面临三大挑战:如何高效利用 GPU 资源、如何实现无损的流量切换、以及如何根据实...
如何利用 Kubernetes、Istio 与 NVIDIA Triton 构建工业级 AI 推理微服务架构 在将 AI 模型从实验室推向生产环境时,开发者往往面临三大挑战:如何高效利用 GPU 资源、如何实现无损的流量切换、以及如何根据实...
引言:为什么需要迭代标注版本管理? 在现代AI模型的开发周期中,数据标注并非一蹴而就的过程。随着模型迭代、业务需求变化,我们需要对已有的数据集进行多次修正、补充或重新标注(即多轮迭代标注)。如果缺乏一个强大的版本管理系统,标签数据的可追溯性...
在分布式深度学习训练中,尤其是在使用数据并行(Data Parallel,如PyTorch DDP或Horovod)时,我们常常追求训练速度与GPU数量的线性扩展。但在使用标准万兆以太网(10GbE)作为节点间通信主干时,一旦GPU数量增加...
Sidecar 模式是云原生设计中最具影响力且最常用的模式之一。它允许我们将应用主逻辑与非功能性需求(如监控、日志、安全、服务网格代理)彻底解耦,从而极大地提升了系统的可扩展性和可维护性。 什么是 Sidecar 模式? 在 Kuberne...