KServe

找到 3 篇关于此标签的文章

KServe 将推理服务扩缩容拆成三路，GPU 成本开始精打细算

KServe 用 KPA、HPA、KEDA 分别承接请求、基础资源和事件驱动的推理扩缩容。它值得关心，因为 AI 服务开始把 GPU 利用率当作经营问题，而非只追求模型上线。

KServe 是 Kubernetes 生态主流的开源 AI 模型服务平台。本周源码拆解文章揭示：一个 AI 模型从 YAML 配置文件到生产环境，中间要走 9 步调和流程，对企业 IT 落地成本有直接参考意义。

KServe 是 Kubernetes 上部署 AI 模型最主流的开源框架，最近一篇源码拆解意外披露一个细节 — 一个 AI 模型从几行 YAML 到生产可用，中间要经过两个阶段、三套构建器接力。这背后的隐性成本，才是普通读者真正该关心的。