如何利用 Kubernetes 在物联网中快速部署 AI 模型

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了如何利用 Kubernetes 在物联网中快速部署 AI 模型。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着物联网应用的兴起和发展,越来越多的人们开始将个人或团体的智能设备和传感器连接到云端,从而实现数据的实时采集、分析、处理及控制。在这样的背景下,为了能够让物联网设备和云平台协同工作,机器学习模型的部署也逐渐成为各个行业的关注点。

Kubernetes 是当前最流行的容器编排工具之一,可以轻松部署、管理和扩展容器化的应用。通过 Kubernetes 的强大功能,AI 模型的训练、部署和运行都可以得到有效的管理。本文将基于Kubernetes 对 AI 模型的部署进行说明。

2.基本概念术语说明

2.1 Kubernetes 介绍 Kubernetes(简称 K8s)是一个开源的用于自动部署、扩展和管理容器化应用的系统。它是 Google 于 2015 年发布的一款开源系统,主要用于自动化 container (Docker) 和 micro-services 的部署、扩展和管理。Kubernetes 构建在 Google 的 Borg 数据中心基础设施之上,并带来了诸如自动缩放、自我修复等众多的好处。

K8s 中有一些重要的基本概念,比如 Pod、Node、Service、Label、Namespace、Volume 等。Pod 表示一个逻辑集合,里面通常会包含多个容器;Node 表示集群中的某个工作节点,主要负责运行 Pod 中的容器;Service 表示提供某种服务的逻辑集合,可以通过 Label Selector 来选择特定的 Service;Label 可以用来给对象打标签,方便对对象的分类和检索;Namespace 是用来划分集群内资源的命名空间,便于多用户共享资源;Volume 是 Kubernetes 中的存储卷,可以用来持久化数据或者用于文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-722908.html

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