七牛云AI部门：Kubernetes在AI训练中的实践与挑战

"《基于Kubernetes的AI训练实践》分享了七牛云AI部门在将深度学习平台部署在Kubernetes容器云平台上的经验。该平台负责从原始富媒体数据（如图片、音视频）的打标、样本集生成，到训练任务执行、模型评估和部署的全流程管理。AI训练过程分为两个阶段：首先，样本集由原始数据和打标系统生成，并利用分布式网络存储进行存储；其次，通过预设的算法模型和参数进行训练，结果保存并上传。 在使用Kubernetes之前，七牛面临的问题包括：缺乏自动化任务触发和管理机制，需要算法工程师手动干预；GPU资源的分配和协调耗时且效率低，可能导致资源浪费；存储需求大，传统NFS解决方案无法满足高性能和高可用性要求。Kubernetes的优势在于其支持GPU调度，使得资源管理更为高效；它能够灵活调度各种Workload，适合AI训练任务的需求；并且，与开源社区的集成良好，提供了丰富的监控和日志管理解决方案，有助于提升整体系统的稳定性和性能。 通过Kubernetes的实践，七牛云AI部门得以简化训练流程，提高资源利用率，降低成本，并且通过社区支持不断优化和改进技术。然而，实践中也遇到了挑战，如如何优化GPU调度策略、处理复杂的故障恢复等，这些经验教训和优化实践对于其他组织采用Kubernetes进行AI训练具有参考价值。"