作者：元毅
随着 AI 浪潮的到来，各种 AI 应用层出不穷，众所周知 AI 应用对 GPU 资源强烈依赖，但 GPU 很昂贵，如何降低 GPU 资源使用成本成为用户首要问题。而 AI 与 Serverless 技术结合，完全可以达到按需使用资源，降低资源成本的目的。
那么在云原生场景下，是否有这样开箱即用、标准、开放的方案呢？答案是有。我们在 ACK Serverless 中提供 Knative + KServe 的方案，可以帮助用户快速部署 AI 推理服务，按需使用，在无请求时支持 GPU 资源自动缩容到 0，大幅节省 AI 应用场景下资源使用成本。
关于 ACK Serverless
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless 是一款基于阿里云弹性计算基础架构之上，同时完全兼容 Kubernetes 生态，安全、可靠的容器产品。通过 ACK Serverless，您无需管理和维护 k8s 集群即可快速创建 Kubernetes 容器应用，支持多种 GPU 资源规格，并且根据应用实际使用的资源量进行按需付费。
Knative 与 KServe
Knative 是一款基于 Kubernetes 之上的开源 Serverless 应用架构，提供基于请求的自动弹性、缩容到 0 以及灰度发布等功能。通过 Knative 部署 Serverless 应用可以做到专注于应用逻辑开发，资源按需使用。
而 KServe 提供了一个简单的 Kubernetes CRD，可以将单个或多个经过训练的模型部署到模型服务运行时，例如 TFServing、TorchServe、Triton 等推理服务器。这些模型服务运行时能够提供开箱即用的模型服务，KServe 提供基本 API 原语，让您轻松构建自定义模型服务运行时。基于 Knative 使用 InferenceService 部署推理模型后，您将获得以下 Serverless 能力：
- 缩容到 0
- 基于 RPS、并发数、CPU/GPU 指标自动弹性
- 多版本管理
- 流量管理
- 安全认证
- 开箱即用可观测性
KServe 模型服务控制面主要由 KServe Controller 负责，用于协调 InferenceService 自定义资源并创建 Knative Service 服务，可以实现根据请求流量实现自动缩放，以及在未收到流量时缩小到零。
基于 KServe 快速部署第一个推理服务
在本文中，我们将部署一个带有预测能力的 InferenceService 推理服务，该推理服务将使用 iris（鸢尾花）数据集训练的 scikit-learn 模型。该数据集具有三个输出类别：Iris Setosa（山鸢尾，索引：0）、Iris Versicolour（杂色鸢尾花，索引：1）和 Iris Virginica（弗吉尼亚鸢尾，索引：2）。最后您可以向部署的模型发送推理请求，以便预测对应的鸢尾植物类别。
前提条件
- 已开通 ACK Serverless[1]
- 部署 KServe[2]
当前阿里云 Knative 支持一键部署 KServe。支持 ASM、ALB、MSE 以及 Kourier 等网关能力。
创建 InferenceService 推理服务
kubectl apply -f - <<EOF apiVersion: "serving.kserve.io/v1beta1" kind: "InferenceService" metadata: name: "sklearn-iris" spec: predictor: model: modelFormat: name: sklearn storageUri: "gs://kfserving-examples/models/sklearn/1.0/model" EOF
检查服务状态：
kubectl get inferenceservices sklearn-iris
预期输出：
NAME URL READY PREV LATEST PREVROLLEDOUTREVISION LATESTREADYREVISION AGE sklearn-iris http://sklearn-iris-predictor-default.default.example.com True 100 sklearn-iris-predictor-default-00001 51s
服务访问
1. 获取服务访问地址
$ kubectl get albconfig knative-internet NAME ALBID DNSNAME PORT&PROTOCOL CERTID AGE knative-internet alb-hvd8nngl0lsdra15g0 alb-hvd8nngl0lsdra15g0.cn-beijing.alb.aliyuncs.com 24m
2. 在文件中准备您的推理输入请求
iris 数据集是由三种鸢尾花，各 50 组数据构成的数据集。每个样本包含 4 个特征，分别为萼片(sepals)的长和宽、花瓣(petals)的长和宽。
cat <<EOF > "./iris-input.json" { "instances": [ [6.8, 2.8, 4.8, 1.4], [6.0, 3.4, 4.5, 1.6] ] } EOF
3. 访问
INGRESS_DOMAIN=$(kubectl get albconfig knative-internet -o jsonpath='{.status.loadBalancer.dnsname}') SERVICE_HOSTNAME=$(kubectl get inferenceservice sklearn-iris -o jsonpath='{.status.url}' | cut -d "/" -f 3) curl -v -H "Host: ${SERVICE_HOSTNAME}" "http://${INGRESS_DOMAIN}/v1/models/sklearn-iris:predict" -d @./iris-input.json
预期输出：
* Trying 39.104.203.214:80... * Connected to 39.104.203.214 (39.104.203.214) port 80 (#0) > POST /v1/models/sklearn-iris:predict HTTP/1.1 > Host: sklearn-iris-predictor-default.default.example.com > User-Agent: curl/7.84.0 > Accept: */* > Content-Length: 76 > Content-Type: application/x-www-form-urlencoded > * Mark bundle as not supporting multiuse < HTTP/1.1 200 OK < content-length: 21 < content-type: application/json < date: Wed, 21 Jun 2023 03:17:23 GMT < server: envoy < x-envoy-upstream-service-time: 4 < * Connection #0 to host 39.104.203.214 left intact {"predictions":[1,1]}
您应该看到返回了两个预测（即 {"predictions": [1, 1]}），该结果为推理发送的两组数据点对应于索引为 1 的花，模型预测这两种花都是 “Iris Versicolour（杂色鸢尾花）”。
小结
当前 ACK Serverless 已全新升级，顺应了 AI 等新场景爆发下催生的新需求，以标准、开放、灵活的方式帮助企业更简单、平滑地向 Serverless 业务架构演进。基于ACK Serverless 结合 KServe 可以给你带来 AI 模型推理场景下极致的 Serverless 体验。
相关链接：
[1] 开通 ACK Serverless
https://help.aliyun.com/zh/ack/serverless-kubernetes/user-guide/create-an-ask-cluster-2
[2] 部署 KServe
https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/user-guide/knative-support-kserve
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