Att förstå Kubernetes – en nyckel för AI-produktion
Vissa koncept kan vid första anblick framstå som svårgenomträngliga, man kan behöva undersöka ämnet från olika perspektiv för att se det finurliga.
För att använda stora språkmodeller (LLM) i produktion mot kund är det i dag nästan nödvändigt att lära sig Kubernetes. Lyckligtvis är det inte så komplicerat som det kan verka vid första anblick. Det räcker ofta att förstå några centrala koncept – såsom:
Olika typer av volymer (lagring)
Hur trafik dirigeras mellan komponenterna i ditt system
Hur containers fungerar och vad de gör
Hur images cachas och sparas
När du har grepp om dessa grunder och har börjat implementera ett AI-verktyg med Kubernetes, står du på en mycket flexibel och skalbar grund. Det gör det enkelt att flytta ditt projekt mellan olika servrar – lokala eller molnbaserade, oavsett leverantör.
Kubernetes kan liknas vid Docker – men är mer kraftfullt och flexibelt, särskilt när det gäller att skala över olika typer av hårdvara. Tänk på det som en liten maskin du kan kopiera och anpassa efter behov. En stor fördel är dess API, som är enkelt att lära sig och i praktiken fungerar som en samling “best practices” för hur man kör applikationer i produktion.
Systemet är särskilt användbart för:
Inferens (modellkörning)
Autoskalning
Resurshantering
Snabb onboarding av nya medarbetare
Även nybörjare kan, med rätt vägledning, lära sig grunderna snabbt. Det gör det relativt lätt att bygga upp ett team kring AI-drivna produkter.
Vid första anblick kan Kubernetes upplevas som överväldigande – ungefär som att flytta från Umeå till Los Angeles. Men du behöver inte förstå hela systemet för att leva och verka i din egen “stadsdel”. Så länge du vet var din “mataffär”, ditt “gym” och din “biograf” finns, klarar du dig fint.
Det är också värt att känna till att Kubernetes är särskilt bra för stateless workloads, men det finns välfungerande lösningar även för stateful workloads som LLM-inferens – trots att dessa är starkt beroende av tillgänglig hårdvara.
/Markus Boman
