在算力就是石油的新时代，如何让成千上万个AI模型在云端自由生长、高效协作，正成为云原生技术面临的最复杂命题。

当Kubernetes已经成为云计算的“操作系统”，当大模型以每周数亿次的频率被调用，一个无法回避的问题摆在面前：云原生这套为微服务设计的架构，能否承载AI时代模型管理的全新范式？

这不是简单的技术升级，而是一场关于弹性、效率与复杂性的极限挑战。模型不再只是静态的代码文件，而是需要持续训练、调优、部署的“生命体”。它们时而如推理服务般渴求即时响应，时而如训练任务般吞噬海量算力，这种混合工作负载在同一个Kubernetes集群中共存时，云原生的边界正在被重新定义。

推理与训练在同一集群“共舞”

一般来说，企业部署一个领域大模型，会分为几个重要落地步骤，那就是基础大模型选型-数据清洗和标准-训练和微调-评估与迭代-部署和监控。

在基础模型选择层面，要通过可量化的指标进行评估，比如模型的参数量、模型能力、编程领域的能力；在数据清洗和标准层面，要确保数据就绪，以便于训练和微调。之后，需要确定微调方案，并对模型进行性能和质量上的不断评估，然后才能部署到生产环境。

在模型选择、部署到实际投入生产环境的整个过程中，需要跨越各个关卡。其中，企业面临的首个难题就是资源管理。当在线推理需要毫秒级响应，离线训练却要霸占GPU数天甚至数周，二者在同一集群中共存，矛盾一触即发。

传统的Kubernetes资源配额机制面对的是相对“温和”的微服务，但GPU的世界遵循另一套物理定律。一块A100显卡上，推理任务可能只用到30%的算力，训练任务却渴望100%的独占。简单的资源限制已无法解决问题，企业真正需要的是“时空双重隔离”。

如何通过“时空双重隔离”更好地对底层资源进行统一纳管？一般来说可以分为以下几个关键点：

1）时间片隔离。借鉴操作系统的CPU调度思想，通过分时复用让推理和训练任务在不同时间段使用同一块GPU。推理优先保证实时性，训练则在推理空闲时“捡漏”计算资源。

2）空间切分。利用最新的MIG（多实例GPU）技术，将一块物理GPU虚拟化为多个独立的实例。一个实例承载对延迟敏感的推理服务，另一个实例则留给批处理训练任务，实现硬件级的物理隔离。

3）动态感知。通过Prometheus监控栈实时收集GPU利用率、显存占用、温度等指标，当检测到推理延迟上升时，自动触发训练任务的“温和降速”或抢占式驱逐。

除此外，延迟和吞吐是Kubernetes资源过程中，需要跨越的一个重要屏障。

在延迟与吞吐间精准权衡

Kubernetes的默认调度器是为通用负载设计的“老好人”，面对AI工作负载的特殊性，它需要进化出专属的“AI智商”。

想象一个场景：一个在线客服的LLM推理请求，和一个企业内部的知识库训练任务同时到达。调度器如何选择？答案是构建多层级的优先级金字塔！

从业务SLA驱动的角度考虑，企业要为每类AI工作负载标注明确的SLA标签。例如，“在线推理-核心业务-P99<100ms”、“离线训练-非关键-3天内完成”。调度器基于这些标签进行价值优先决策。

在智能抢占策略制定上，当高优先级推理任务需要资源时，允许其抢占低优先级训练任务的GPU。但抢占不是“杀死”，而是通过检查点机制，让训练任务保存当前状态后优雅退出，待资源释放后从断点自动恢复。这需要调度器与AI框架（如PyTorch、TensorFlow）深度协同。

另外，多维配额体系也很重要，除了传统的CPU、内存配额，引入 “GPU-小时”、“模型调用次数”、“数据吞吐量” 等多维配额。这类似于云厂商的复杂计费模型，需要做到在集群内部公平调度，确保资源不会被单一团队或任务垄断。

LLM应用能否跨越Serverless这道天堑？

在支撑模型工作负载过程中，“无需管理基础设施”的Serverless愿景，对AI开发者充满诱惑；但对于模型体积巨大、冷启动成本极高的LLM应用来说，这却是一个残酷的悖论。

一个70B参数的大模型，仅加载到GPU显存就需要数分钟。如果每次调用都从头开始，用户体验将是灾难性的。

如何破解“有状态的Serverless” ？从业界主流做法来看，可归纳的方法入下：

1）热池预暖。维护一个“模型热实例池”，将常用模型预先加载并保持最低功耗的待命状态。当请求到达时，直接从热池中分配实例，将冷启动时间从分钟级降至毫秒级。这需要精准的预测算法，根据历史调用模式预测哪些模型需要保持“温暖”。

2）分层缓存与智能卸载。借鉴CPU缓存架构，构建 “GPU显存-主机内存-高速SSD-对象存储” 的多级模型缓存。频繁调用的模型驻留在GPU显存，次热模型缓存在主机内存，冷模型则存储在远端。配合智能预取算法，在预测到可能被调用前，提前将模型加载到更快层级的存储中。

3）共享模型内存。允许多个推理实例共享同一份模型权重在GPU显存中的拷贝，避免重复加载。这需要底层的运行时支持（如NVIDIA Triton的模型共享功能）和精细的内存管理。

问题是，Serverless确定是成本与效率的最 优解吗？Serverless常被宣传为成本优化的“银弹”，但在AI场景下，其经济学模型变得异常复杂！

对于流量高度波动的场景（如应对突发热点的AI营销文案生成），Serverless按需付费、弹性伸缩的特性确实能大幅降低成本，避免为流量峰值预留大量闲置资源。

但对于持续稳定、高吞吐的推理服务（如日常的智能客服），预留专用实例往往比Serverless按调用计费更具成本效益。关键在于建立精细的成本感知与优化反馈环。

写在最后

云原生范式下的模型管理，最终目标不是让开发者完全忘记GPU的存在，而是构建一个能让模型自主感知环境、动态调整姿态、持续优化生存策略的智能生态系统。这要求Kubernetes及其生态系统从“微服务的编排者”进化为 “AI工作负载的共生平台” 。

在云原生向AI原生进化过程中，底层的资源层需要理解模型的独特生命周期（训练-验证-部署-监控-再训练），感知不同负载的脾性（推理的急性子、训练的慢性子），并在资源、成本、性能的多目标优化中做出精妙的动态平衡，才能满足未来技术栈需求。

不可否认，云与AI共生进化的未来已来。Kubernetes上开始出现专门针对AI的调度插件、Operator和CRD，各大云厂商纷纷推出“AI原生”的Kubernetes发行版。这场进化竞赛的胜出者，将定义下一个十年AI基础设施的标准形态。当模型能够在云端自如地呼吸、成长、协作，我们才算真正进入了AI与云原生“共生自进化”的新纪元。