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AI生态中的云原生组件
1.核心云原生组件
容器化技术是云原生的核心，它通过将应用及其依赖项打包到一个轻量级、独立的容器中，确保了应用在不同环境中的一致运行。
作为两种主流的容器引擎，Docker和containerd广泛应用于AI模型的开发和部署。Docker提供了简便的容器化工具链，而containerd则作为一个高效、专注的容器运行时，为Kubernetes等平台提供底层支持。容器化AI模型可以在本地开发环境与云端无缝切换，减少环境差异带来的问题。
AI应用通常由多个容器化服务组成，这些服务需要协调和管理，以确保它们能够有效地协同工作。容器编排工具在这一过程中扮演着至关重要的角色，其中主流的编排工具有KUbernetes和Kubeflow。
作为当前最流行的容器编排平台，Kubernetes提供了自动化部署、扩展和管理容器化应用的功能。对于AI工作负载，Kubernetes可以调度和管理计算资源，确保AI模型训练和推理任务的高效执行。
Kubeflow是一个基于Kubernetes的开源机器学习平台，专为简化AI模型的开发、训练和部署而设计。它集成了TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，并提供了流水线管理、超参数调优等功能，帮助开发者构建和管理复杂的AI工作流。
2.模型分布式训练
AI模型的训练通常需要处理海量数据和复杂的计算任务，单台机器难以承担这一过程。分布式训练通过在多台机器上并行处理数据和计算任务，大大缩短了模型训练的时间，业界常用的训练框架主要有PyTorch、Megatron-Deepspeed和MindSpore等。
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它采用动态计算图（Dynamic Computation Graph），允许用户在模型训练过程中动态构建计算图，提供了高度的灵活性和易用性。PyTorch 的核心组件包括张量计算、自动微分、神经网络模块以及数据加载工具，这些组件集成在一个框架中，用以支持 GPU 加速和分布式训练。PyTorch的动态计算图使得模型调试和开发更加直观，尤其适合研究和开发阶段的实验，而且它的API 设计符合 Python 的编程习惯，使用起来非常直观，容易上手。
Megatron-Deepspeed通过模型并行、数据并行、流水线并行以及混合精度训练等技术，实现了对超大规模模型的高效 分布式训练。它针对超大规模模型训练进行了深入优化，能够有效利用多 GPU 和多节点的计算资源。并且结合 Megatron 和 DeepSpeed 的优势，实现了极高的计算效率和资源利用率，特别适合训练庞大的语言模型。并且通过 ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) 技术，极大减少了模型参数、优化器状态和梯度的内存占用，使得在有限的硬件资源上训练更大的模型成为可能。
MindSpore 是华为开发的全场景 AI 计算框架，设计用于端、边、云的全场景部署。它支持动态图和静态图模式，采用了深度优化的计算图和分布式训练技术，能够适应各种硬件环境，包括 Ascend AI 处理器、GPU 和 CPU。并且它针对华为 Ascend 芯片进行了深度优化，在 Ascend 平台上具有显著的性能优势。还提供了模型切片和差分隐私等功能，增强了模型的安全性和数据隐私保护。
3.AI 推理服务
在模型训练完成后，如何高效地将模型应用于实际推理任务，是AI系统落地的关键。云原生架构为推理服务的部署、扩展和管理提供了高效的解决方案。
vLLM是一个高性能的分布式推理引擎，专为LLM设计，能够在推理任务中显著提升效率和吞吐量，它通过一种新的注意力算法，有效地管理注意力键和值，极大提升了实时场景下语言模型服务的吞吐量和内存使用效率。同时，vLLM也支持分布式推理，可以跨多个GPU和节点分配推理任务。它通过一种名为PipelineParallelism的技术，在多个GPU之间分解和流水线化推理任务，进而提升推理吞吐量。
除了分布式推理，vLLM还支持多种硬件平台，包括NVIDIA GPU、AMD CPU和GPU、IntelCPU和GPU、PowerPC CPU、TPU和AWS Neuron，并且与提供了与HuggingFace模型的无缝集成，用户无需对模型架构或者现有代码进行修改即可在vLLM上部署基于Transformers的模型。
KServe是一个专为机器学习模型推理而设计的框架，能够在云原生环境中高效管理、部署机器学习模型。它通过自定义资源（CRD）来管理模型推理服务，这些CRD使得用户可以通过声明方式来定义模型的部署和服务配置。
在云原生环境中，协同与调度是确保应用程序高效运行的关键要素。随着应用负载的动态变化以及多样化的工作负载类型的增加，传统的静态资源分配方式已无法满足现代应用的需求。云原生架构下，出现了一些专门用于协同与调度的组件，如KEDA、Kueue和Volcano，它们为应用程序提供了更加灵活和智能的调度能力。
4.协同和调度
KEDA（KubernetesEvent-DrivenAutoscaling）是一个开源的Kubernetes扩展组件，专为事件驱动的自动扩展而设计。它使Kubernetes工作负载能够根据外部事件源的指标（如消息队列长度、数据库查询量、HTTP请求数量等）自动进行扩展。KEDA的核心优势在于：
（1）事件驱动的扩展：KEDA支持多种事件源，包括Kafka、Azure Service Bus、AWS SQS等，这使得应用程序可以基于实时数据自动调整其资源。
（2）精细化的扩展控制：KEDA允许开发者为每个应用定义自定义的扩展规则，从而实现更精确的资源管理。
（3）无缝集成Kubernetes：KEDA作为Kubernetes的控制器运行，可以与现有的Kubernetes生态系统无缝集成，使得用户无需更改现有的部署方式。
通过KEDA，用户可以在事件驱动的场景中高效地管理资源，确保应用的性能和稳定性。
Kueue可以根据任务的优先级、资源需求和调度策略，优化任务调度的顺序，确保资源得到最大化利用。并且还支持任务队列管理，通过将任务分配到不同的队列中，根据策略动态调整任务的调度顺序，实现对资源的精细控制。
Volcano是一个为高性能计算（HPC）和大数据工作负载优化的Kubernetes调度器。它为需要并行计算和批处理的应用提供了增强的调度功能。Volcano支持多种调度策略，如优先级调度、公平调度、抢占式调度等，能够根据任务的特性和需求进行优化调度。值得一提的是，通过Volcano的公平调度策略，不同的工作负载可以获得相对公平的资源分配，避免资源争用导致的性能问题。此外，Volcano还提供了任务依赖管理功能，支持DAG（有向无环图）调度，确保任务按依赖关系顺序执行，从而提高任务调度的整体效率。
5.总结与展望
随着互联网技术的发展，未来的云原生AI生态将更加智能、灵活和安全，诸多如边缘计算、联邦学习、AIOps、等技术也将在AI生态中占据更加重要的地位，云原生架构将在AI时代继续引领技术创新和产业变革。这些趋势不仅会提升AI应用的效率和性能，还将帮助企业在全球化和数字化的浪潮中保持竞争优势。
随着云原生和ML技术的发展，未来的AI将更加智能和灵活，也有望在以下几个领域取得更进一步的突破：
边缘 AI 部署：未来，边缘计算设备将具备更强的计算能力和 AI 模型推理能力。y也会涌现更灵活的云原生工具和框架，支持在边缘设备上部署和管理 AI 模型。这将使得实时数据处理和本地推理成为可能，特别是在智能制造、自动驾驶和智能城市等场景中。
联邦学习的应用：为了保护数据隐私并提高模型的泛化能力，联邦学习将在云原生 AI 平台中扮演重要角色。联邦学习允许在多个边缘设备上协同训练 AI 模型，而无需将数据集中到云端。云原生平台将为联邦学习提供更好的支持，确保不同设备间的安全通信和高效模型同步。
AI 运维：随着 AI 应用规模的扩大和复杂度的提升，传统的运维方案已有些捉襟见肘。AI 运维（AIOps）将在云原生环境中得到更广泛的应用，自动化和智能化的运维将成为主流。未来的运维系统不仅能够在问题发生时自动修复，还可以通过预测分析提前发现并解决问题，确保系统的高可用性和稳定性；并且能够根据实时负载情况动态调整计算资源的分配，确保资源利用率最大化，并减少成本。
参考文献
https://mp.weixin.qq.com/s/EeZDvMkE8tbeDtgaPeHeYg
https://www.kubeflow.org/docs/concepts/multi-tenancy/
https://docs.vllm.ai/en/latest/models/supported_models.html
https://www.deepspeed.ai/tutorials/automatic-tensor-parallelism/
https://kserve.github.io/website/latest/modelserving/mms/modelmesh/overview/
https://volcano.sh/zh/docs/vcjob/
https://blog.csdn.net/zhangfeng1133/article/details/141561030
https://pytorch.org/docs/master/compile/technical-overview.html
本文转载自 AI遇见云，作者： 吴中坚
已于2024-9-26 17:21:41修改
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