Kubernetes 上的标准化 AI 推理平台

KServe 是一个在 Kubernetes 上运行的标准化 AI 推理平台，支持生成式和预测式模型的分布式部署。对于那些需要在生产环境中大规模运行机器学习模型的团队来说，这是一个非常硬核的基础设施项目。 它解决的核心痛点是模型部署的复杂性。无论是传统的机器学习框架，还是现在流行的大语言模型（LLM），KServe 都试图提供一个统一的接口来处理流量路由、自动扩缩容（包括缩容到零）以及硬件加速器的调度。你不需要为不同的模型框架编写定制的部署脚本。 这个方向的价值在于工程化落地。随着企业内部署的开源模型越来越多，如何高效地管理这些推理服务的生命周期和资源消耗，成了平台工程团队的头等大事。KServe 依托云原生生态，给出了一个相当成熟的解法。