本文由腾讯云代理商【聚搜云】撰写
简介：TG@luotuoemo
1. 使用 Knative + NVIDIA NIM 架构
在阿里云容器服务 ACK 上，结合 Knative 和 NVIDIA NIM，可以实现高效的弹性推理服务：
- 弹性伸缩策略：利用 Knative 的基于请求的自动弹性（KPA），通过配置并发量指标（
concurrency），实现秒级的弹性伸缩。例如，设置最大并发请求数为 5，最小副本数为 1，最大副本数为 5。 - 流量管理：Knative 提供强大的流量管理能力，支持灰度发布和版本回退，同时结合 Prometheus 和 Grafana 实现实时监控。
- 离线下载与数据加速：通过 NVIDIA NIM 的离线下载能力和 Fluid 的数据加速功能，将推理服务的弹性效率从分钟级提升至秒级。
2. 基于 GPU 利用率的弹性伸缩
通过阿里云的弹性节点池和 KServe，可以根据 GPU 利用率动态调整资源：
- 配置弹性策略：使用 GPU 卡利用率（如
DCGM_CUSTOM_PROCESS_SM_UTIL）作为弹性伸缩指标，当利用率超过 50% 时自动扩容副本。 - 混合云资源管理：在低峰期优先使用线下 GPU 资源，高峰期自动扩展云上资源，显著降低运营成本。
3. 保留实例与优先级调度
结合 Knative 的保留实例功能和优先级调度，优化资源分配：
- 保留实例：在流量低谷期，将高规格 GPU 实例保留用于模型训练或其他任务，避免资源浪费。
- 优先级调度：为推理服务设置高优先级，确保在资源紧张时优先分配资源。
4. 监控与优化
- 实时监控：结合阿里云的监控服务（如 Prometheus 和 Grafana），实时观测推理服务状态，快速发现并解决问题。
- 性能优化：通过优化网络和通信环节，减少故障恢复时间，提升任务的有效推理时间。
