Cloud Native Computing Foundation
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模型之下的平台：云原生如何推动生产中的AI工程
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
AI工作负载在Kubernetes上运行，但从模型到可靠系统的转变仍不明确。云原生生态系统为AI工程提供了基础设施支持，包括动态资源分配、推理路由和可观察性。AI工程师与云原生从业者需共同努力，推动AI基础设施的开源和社区发展。
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关键要点
- AI工作负载越来越多地在Kubernetes上运行，但从模型到可靠系统的转变仍不明确。
- 云原生生态系统为AI工程提供基础设施支持，包括动态资源分配、推理路由和可观察性。
- AI工程师与云原生从业者需共同努力，推动AI基础设施的开源和社区发展。
- Kubernetes是AI推理和训练的编排层，动态资源分配（DRA）是其重要发展。
- 推理网关提供基于模型名称的推理流量路由，支持多个GenAI工作负载。
- OpenTelemetry和Prometheus是AI工作负载可观察性的关键工具。
- Kubeflow为机器学习团队提供管道编排、实验跟踪和模型服务组件。
- 开放策略代理（OPA）和SPIFFE/SPIRE提供生产AI部署所需的治理原语。
- AI从业者与云原生从业者之间存在真实的差距，双方需共同缩小这一差距。
- 开源和供应商中立的治理为AI基础设施提供了组合性、可移植性和社区驱动的演变。
- 云原生生态系统越来越适合支持生产中的AI系统，未来的工作在于这两个社区的交集。
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