Post #1075
506
DevOps-инженерам стоит обратить внимание на AI-инфраструктуру в 2026 году
Многие годы Kubernetes был основной платформой для запуска микросервисов. Сегодня на той же инфраструктуре строится новое поколение рабочих нагрузок:
• AI-пайплайны;
• развертывание и обслуживание моделей (Model Serving);
• распределённое обучение моделей;
• GPU-нагрузки;
• приложения на базе LLM.
Одним из ключевых проектов в этой области стал Kubeflow. Это cloud-native платформа, предназначенная для создания и эксплуатации решений в области:
• Generative AI;
• LLMOps;
•Agentic AI;
• распределённого обучения моделей;
• дообучения (Fine-tuning) foundation-моделей.
Что можно изучить? В одном из материалов подробно разбираются:
• архитектура Kubeflow;
• устройство и принцип работы Kubeflow Pipelines (KFP);
• архитектура и жизненный цикл выполнения KFP;
• создание собственного пайплайна Kubeflow Pipelines с нуля в Kubernetes;
• обзор внутренней MLOps-платформы, используемой в Cloudflare;
Подробнее: https://newsletter.devopscube.com/p/kubeflow-pipelines
Если вы уже уверенно работаете с Kubernetes, следующим логичным шагом может стать изучение AI-инфраструктуры. Многие современные инструменты для MLOps строятся на тех же принципах, что и привычные DevOps-платформы, поэтому существующий опыт можно эффективно использовать при освоении этого направления.
✈ Linux Ninja
Многие годы Kubernetes был основной платформой для запуска микросервисов. Сегодня на той же инфраструктуре строится новое поколение рабочих нагрузок:
• AI-пайплайны;
• развертывание и обслуживание моделей (Model Serving);
• распределённое обучение моделей;
• GPU-нагрузки;
• приложения на базе LLM.
Одним из ключевых проектов в этой области стал Kubeflow. Это cloud-native платформа, предназначенная для создания и эксплуатации решений в области:
• Generative AI;
• LLMOps;
•Agentic AI;
• распределённого обучения моделей;
• дообучения (Fine-tuning) foundation-моделей.
Что можно изучить? В одном из материалов подробно разбираются:
• архитектура Kubeflow;
• устройство и принцип работы Kubeflow Pipelines (KFP);
• архитектура и жизненный цикл выполнения KFP;
• создание собственного пайплайна Kubeflow Pipelines с нуля в Kubernetes;
• обзор внутренней MLOps-платформы, используемой в Cloudflare;
Подробнее: https://newsletter.devopscube.com/p/kubeflow-pipelines
Если вы уже уверенно работаете с Kubernetes, следующим логичным шагом может стать изучение AI-инфраструктуры. Многие современные инструменты для MLOps строятся на тех же принципах, что и привычные DevOps-платформы, поэтому существующий опыт можно эффективно использовать при освоении этого направления.
✈ Linux Ninja
- ❤ 2
