llm或大型語(yǔ)言模型由于能夠生成類似人類的文本而在各個(gè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中有效地部署它們帶來(lái)了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。這些模型需要大量的計(jì)算資源、無(wú)縫的可伸縮性和高效的流量管理,以滿足生產(chǎn)環(huán)境的需求。這就是Kubernetes變得至關(guān)重要的地方。輕量級(jí)Kubernetes發(fā)行版在本地開(kāi)發(fā)中越來(lái)越受歡迎,例如K3s、K3d、Kind、Minikube和microk8在這種情況下特別有用。這些工具的目的相似。他們?cè)谝慌_(tái)機(jī)器上管理Kubernetes。