58同城深度学习平台：Kubernetes驱动的AI架构与资源调度

本篇文章详细介绍了58同城如何构建一个基于Kubernetes的深度学习算法平台，以支持其多元化业务发展。该平台由多个组件构成，旨在通过中台化赋能，提升AI算法开发效率，并整合了多种机器学习和深度学习技术。 首先，文章背景部分提到58同城作为一个涵盖C端和B端用户的综合性生活服务平台，AI算法在各个业务环节如推荐、搜索、广告、图文识别、语音识别等方面发挥关键作用。AI开发流程涉及特征工程、模型训练和在线预测，其中特征工程是基础，模型训练则采用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 58人工智能平台的核心是统一调度GPU资源，通过Nvidia-Docker容器化技术，结合Kubernetes进行灵活管理和资源分配。平台架构分为硬件层、算法层和集群管理层，包括GPU、CPU、存储设备、网络资源以及Kubernetes组件如Master、Scheduler、Controller等。Kubernetes负责资源请求、任务管理和模型管理，使得在线预测服务高效稳定。 离线训练部分，文章强调了资源调度的重要性，包括CPU和内存资源的管理，以及对GPU资源的智能化控制，使用Kubernetes确保任务运行的自动化和优化。此外，平台还提供了不同类型的资源选项，如在线GPU（如K40、P40、T4和2080ti）、在线CPU、离线GPU和CPU，以满足不同场景的需求。 文章还提到了ETCD作为分布式存储系统，用于维护集群状态和配置信息，而Calico和Nginx-Kube-proxy则分别负责网络策略和外部访问。容器化部署（如POD）使得算法可以在不同的Node节点上无缝运行。 监控中心和日志中心对于平台健康运维至关重要，能够实时监控资源使用情况和性能，确保算法性能的持续优化。最后，Web管理层提供了用户友好的界面，使得团队可以方便地进行资源申请和管理。 这个基于Kubernetes的58同城深度学习算法平台通过集成先进的容器化技术、统一的资源管理和多维度的监控，为58同城的业务智能化提供了强大的支撑，显著提高了AI算法的开发和部署效率。