在标准 Kubernetes 上运行大型语言模型 (LLM) 工作负载存在重大的安全风险，因为其隔离性不足。虽然 Kubernetes 在编排方面表现出色，但它缺乏对能够执行代码并与外部系统交互的 LLM 代理所需的容器化能力。为解决此问题，开发人员可以利用 Kubernetes 的 RuntimeClass 功能，并选择 gVisor 或 Kata 等选项，为这些动态工作负载创建更强的隔离边界。 AI
影响 强调了运行高级 AI 工作负载所需的专用基础设施，影响了 AI 代理的部署和管理方式。
排序理由 该集群讨论了在平台上运行特定工作负载的技术限制和潜在解决方案，类似于技术论文或最佳实践指南。
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<p><strong>TL;DR:</strong> Kubernetes schedules LLM workloads well, but it does not give them the isolation boundary they need once they start calling tools, executing code, or handling tenant data.</p> <p>Open Source Summit North America made one thing obvious: the cloud native …