排序
Kubernetes驱动的GPU与大模型管理
一、为什么使用k8s管理GPU与大模型 我们可以从下面六个角度进行分析为什么使用k8s管理GPU与大模型: * 资源调度与优化 * 多租户隔离与资源分配 * 简化部署与管理 * 弹性伸缩和负载均衡 * 高可用...
Kubernetes GPU资源调度落地
一、K8s集群部署 1.1 Runtime安装 1、卸载已经安装的 docker 2、配置源 3、安装 Containerd 4、配置 Containerd 的内核 5、创建 Containerd 的配置文件 6、启动Containerd 1.2 Kubernetes 部署 ...
Kubernetes管理GPU和大模型技术体系
一、K8s管理GPU资源技术架构 k8s默认不支持管理GPU 安装完英伟达驱动后支持管理GPU 二、K8s管理大模型服务方案 针对vLLM serve、Ollama serve等各类大模型服务,可以使用资源类型为Deployment进...
大模型为什么离不开 GPU
一、为什么大模型依赖 GPU 大模型(如GPT、DeepSeek等)依赖GPU进行训练和推理 CPU和GPU的区别: | | CPU | GPU | | -------------------------- | --------------------------------------------...





