搭建一个k8s单机版,yaml已经创建好,但pod状态一直处于pend
发布网友
发布时间：2024-10-24 13:04
共1个回答
热心网友
时间：20小时前
假设一位机器学习研究人员想要在PyTorch环境中使用基于Python的GPU进行测试，她请求她的工程团队提供一个带有两个GPU的Jupyter笔记本，以及她所有的库。然而，工程团队告诉她这需要三天时间，包括获取GPU、创建堆栈以及授予对JupyterHub的访问权限。
独立分析师Janakiram在一次对话中指出，这正是DevOps 10年前所经历的情况。他提出，如何加快这一进程，使企业IT能够将基础施带至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*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”。
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，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。但另一方面，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。
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指出，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在KubeCon的一个小组讨论会上提到了这样一种设想，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。
Kubernetes的承诺包括可扩展性和安全性。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。英特尔开放生态系统副总裁兼总经理Arun Gupta在另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。一篇新的云原生人工智能论文解决了这些挑战。
热心网友
时间：20小时前
假设一位机器学习研究人员想要在PyTorch环境中使用基于Python的GPU进行测试，她请求她的工程团队提供一个带有两个GPU的Jupyter笔记本，以及她所有的库。然而，工程团队告诉她这需要三天时间，包括获取GPU、创建堆栈以及授予对JupyterHub的访问权限。
独立分析师Janakiram在一次对话中指出，这正是DevOps 10年前所经历的情况。他提出，如何加快这一进程，使企业IT能够将基础施带至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*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”。
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，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。但另一方面，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。
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指出，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在KubeCon的一个小组讨论会上提到了这样一种设想，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。
Kubernetes的承诺包括可扩展性和安全性。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。英特尔开放生态系统副总裁兼总经理Arun Gupta在另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。一篇新的云原生人工智能论文解决了这些挑战。
热心网友
时间：20小时前
假设一位机器学习研究人员想要在PyTorch环境中使用基于Python的GPU进行测试，她请求她的工程团队提供一个带有两个GPU的Jupyter笔记本，以及她所有的库。然而，工程团队告诉她这需要三天时间，包括获取GPU、创建堆栈以及授予对JupyterHub的访问权限。
独立分析师Janakiram在一次对话中指出，这正是DevOps 10年前所经历的情况。他提出，如何加快这一进程，使企业IT能够将基础施带至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*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”。
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，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。但另一方面，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。
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指出，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在KubeCon的一个小组讨论会上提到了这样一种设想，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。
Kubernetes的承诺包括可扩展性和安全性。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。英特尔开放生态系统副总裁兼总经理Arun Gupta在另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。一篇新的云原生人工智能论文解决了这些挑战。
