AI生态中的云原生组件

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作者 | 李洋        随着AI的兴起，传统的IT基础设施正在承受着越来越大的运维和管理压力，而云原生架构因其灵活性成为了大规模部署AI应用的更优解决方案。本文也将探讨云原生组件在AI生态中的关键作用，以及如何实现高效、敏捷的AI应用部署与管理。 1 核心云原生组件        容器化技术是云原生的核心，它通过将应用及其依赖项打包到一个轻量级、独立的容器中，确保了应用在不同环境中的一致运行。     作为两种主流的容器引擎，Docker和containerd广泛应用于AI模型的开发和部署。Docker提供了简便的容器化工具链，而containerd则作为一个高效、专注的容器运行时，为Kubernetes等平台提供底层支持。容器化AI模型可以在本地开发环境与云端无缝切换，减少环境差异带来的问题。     AI应用通常由多个容器化服务组成，这些服务需要协调和管 ………………………………