Kubernetes AI 推理自动扩缩：基于队列深度进行扩缩

本文详细介绍了如何在 Kubernetes 上为 AI 推理服务实现水平 Pod 自动扩缩器 (HPA)，特别是解决了使用 CPU 利用率作为扩缩指标的局限性。文章解释说，即使在重负载下，GPU 密集型工作负载通常也显示出较低的 CPU 使用率，而高 GPU 利用率并不一定表明请求积压。推荐的方法是基于等待推理请求的数量进行扩缩，这是 vLLM 等工具公开的一个指标。该过程包括配置 Prometheus 来抓取此指标，使用适配器将其暴露给 Kubernetes，然后设置 HPA 以根据此自定义指标自动调整推理 Pod 的数量。 AI

影响 能够更高效、更经济地在云环境中扩缩 AI 推理工作负载。

排序理由 文章描述了优化 AI 推理服务的技术实现，属于工具范畴，而非核心 AI 发布或重大行业事件。

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