《容器化赋能:C++人工智能模型部署的卓越之道》
本文探讨了容器化技术在C++人工智能模型部署中的应用。通过Docker等容器化工具,C++模型及其依赖项被打包成独立的容器镜像,确保了环境一致性、快速部署与弹性伸缩,以及资源的高效利用。文章详细介绍了容器化技术的优势、实践要点及具体应用场景,如智能安防监控和工业自动化质量检测,展示了容器化技术如何助力C++人工智能模型高效落地。
云原生AI加速生成式人工智能应用的部署构建
本文探讨了云原生技术背景下,尤其是Kubernetes和容器技术的发展,对模型推理服务带来的挑战与优化策略。文中详细介绍了Knative的弹性扩展机制,包括HPA和CronHPA,以及针对传统弹性扩展“滞后”问题提出的AHPA(高级弹性预测)。此外,文章重点介绍了Fluid项目,它通过分布式缓存优化了模型加载的I/O操作,显著缩短了推理服务的冷启动时间,特别是在处理大规模并发请求时表现出色。通过实际案例,展示了Fluid在vLLM和Qwen模型推理中的应用效果,证明了其在提高模型推理效率和响应速度方面的优势。
阿里云容器服务在AI智算场景的创新与实践
本文源自张凯在2024云栖大会的演讲,介绍了阿里云容器服务在AI智算领域的创新与实践。从2018年推出首个开源GPU容器共享调度方案至今,阿里云容器服务不断推进云原生AI的发展,包括增强GPU可观测性、实现多集群跨地域统一调度、优化大模型推理引擎部署、提供灵活的弹性伸缩策略等,旨在为客户提供高效、低成本的云原生AI解决方案。