如何基于 ACK Serverless 快速部署 AI 推理服务
💡
原文中文，约3800字，阅读约需9分钟。
📝
内容提要
随着AI浪潮的到来，AI应用对GPU资源的依赖很强，但GPU很昂贵。在云原生场景下，可以使用ACK Serverless中的Knative + KServe方案，快速部署AI推理服务，按需使用GPU资源，节省成本。
🎯
关键要点
- AI 应用对 GPU 资源依赖强，但 GPU 成本高。
- 结合 AI 与 Serverless 技术可以按需使用资源，降低成本。
- ACK Serverless 提供 Knative + KServe 方案，快速部署 AI 推理服务。
- ACK Serverless 是基于阿里云弹性计算的容器产品，支持按需付费。
- Knative 提供自动弹性、缩容到 0 和灰度发布等功能。
- KServe 允许将训练模型部署到推理服务器，提供开箱即用的模型服务。
- KServe 支持自动缩放和流量管理，提升资源使用效率。
- 部署推理服务的示例使用 iris 数据集和 scikit-learn 模型。
- 通过 ACK Serverless 和 KServe，企业可以更简单地向 Serverless 架构演进。
🏷️
标签
➡️
