编译 | 言征
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K8s和大模型真的搭吗？本文抛出了一个问题，但答案仍有待验证。
1.K8s迎来了新的受众群体
假设一位机器学习研究人员阅读了一篇研究论文，并想在PyTorch环境中使用基于Python的GPU进行测试。她要求她的工程团队访问一个带有两个GPU的Jupyter笔记本和她的所有库。
“这正是DevOps 10年前所经历的，”独立分析师Janakiram 3月在KubeCon+CloudNativeCon Europe的一次对话中表示。
“因此，现在的整个想法是，我们如何加快这一进程，并使企业IT能够将基础施带到ML研究人员、工程师和开发人员可以随时使用的程度，以便他们能够快速将自己的想法转化为代码？”
新的人物角色反映了大型语言模型（LLM）对云原生社区的影响，并提出了关于身份和Kubernetes角色的问题。数据科学家甚至需要Kubernetes来将他们的模型投入生产吗？
独立分析师Sanjeev Mohan认为NVIDIA推出的推理微服务Nim就是为Kubernetes精心策划的Docker容器。
挑战性就在于：Kubernetes将转变为深度以数据为中心，这是数据的状态性及频繁变化的特点所造成的。数据在Kubernetes社区中从未发挥过如此重要的作用。Kubernetes社区从未需要以这样的方式适应生成人工智能、模型开发、集成、部署和管理带来的新需求。
如果没有在Kubernetes上部署数据模型的标准方法，未来的工作将需要社区通过新的硬件集成和项目来适应新的“数据角色”。
2.AI如何让K8s变得更强大？
Kubernetes服务LLMs，那LLM能为K8s做哪些？
但实际上，Kubernetes在人工智能中的作用是什么？数据角色问题把这件事带到了最前沿。Kubernetes是一个控制平面——是的，这是有道理的。自2014年以来，它一直是DevOps的应用程序架构。
因此，Mohan提出的一个问题变得更加相关：究竟K8s是服务AI，还是AI服务于K8s？
在KubeCon，我们看到了很多Kubernetes如何作为人工智能的控制平面。NVIDIA在主题演讲中，他们讨论了分配部分GPU的动态资源分配。这样可以节省成本。这就是人工智能的Kubernetes。所有这些发展都进行得很顺利，Mohan说，我们将看到越来越多的Kubernet成为通用人工智能的控制平面。
但令一方面，LLM怎样才能让K8s更加强大呢？Mohan提出了一个非常有想象力的问题。
他说：“我还没有看到太多这方面的情况，也许到之后的某一届KubeCon上，我们将开始看到更高的集成度。”
OpenAI无疑是Kubernetes的盟友，该公司正在使用Kubernete来启动和扩大实验规模。
作为当红的人工智能研究实验室，OpenAI需要深度学习的基础设施，使实验能够在云中或自己的数据中心中运行，并易于扩展。便携性、速度和成本是主要驱动因素。
Oracle在KubeCon的高级副总裁Sudha Raghavan问道，如果没有数据科学家和数据工程师思考如何配置它，以最有效地使用任何硬件GPU，Kubernetes将如何成为所有人工智能工作负载的默认选项？
Raghavan也在KubeCon的一个小组讨论会上谈到了这样一种设想，设想中，人们基于每个工作负载的工作变得更容易了，工程师可以配置开箱即用的模板，并理解这些是尚未出现的人工智能工作负载模式，并且有预定义的模板。
因此，任何想做实验的数据科学家都不必自己学习，而是可以了解云原生计算基金会在其生态系统中为人工智能和ML社区提供的内容。
英特尔开放生态系统副总裁兼总经理Arun Gupta在一个小组讨论会上表示，云原生社区的责任是弥合这一差距。“必须跟客户共情，客户就是数据科学家。他说，一篇新的云原生人工智能论文解决了这些挑战。
微软首席产品经理拉克伦•埃文森（Lachlan Evenson）与古普塔（Gupta）在同一小组中表示，Kubernetes社区中的一个新角色还包括人工智能工程师，他们位于数据科学家和基础设施工程师或平台工程师之间。
Evenson在小组讨论中指出，人工智能工程师不仅需要了解人工智能世界的所有术语，还需要了解如何大规模使用这些分布式系统并构建这些新平台。
3.K8s承诺：可扩展、安全
Kubernetes的创始人将Kubernete设计成了无状态的，后来又构建了有状态的技术来与其分布式平台集成。
Evenson说：“这不仅限于这个社区，也直接造就了我们通过K8s社区在该平台上构建的可扩展性。”
“我们需要提供开源替代品和开源平台，这样那些希望开始投资并了解人工智能如何影响其业务的公司，就可以采用模型，而不必担心数据治理或安全问题，并开始在本地环境中对其进行修改和熟悉。”
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