探究CyberAI 平台如何实现ML模型的高效部署与规模化服务

传统模型部署过程中，开发团队需要应对诸多复杂性：异构的模型框架、波动的推理负载、复杂的资源调度、严格的性能要求……这些挑战常常使得数据科学团队与工程团队陷入漫长的对接与调试周期。更不用说在生产环境中，还需要考虑高可用、自动扩缩容、版本管理、监控告警等一系列工程化要求。

那么，是否存在一种解决方案，能够像Kubernetes简化应用部署一样，彻底改变机器学习模型的部署体验？

KServe的出现，正是为了系统性地解决这些痛点。它本质上是一个基于Kubernetes的高性能、标准化模型服务框架，通过定义一种名为InferenceService的自定义资源，将模型服务抽象为一个易于管理的Kubernetes原生对象。这使得数据科学家和ML工程师能够以声明式的方式部署模型，而无需深陷于底层服务器配置、网络与扩缩容的复杂细节。

支持的模型框架包含：

Predictive Inference

• Scikit-Learn - Python-based ML models

• XGBoost - Gradient boosting framework

• TensorFlow - Deep learning models

• PyTorch - PyTorch models via Triton

• ONNX - Open Neural Network Exchange models

• TRT - TensorRT optimized models

• Hugging Face - Transformers and NLP models

• MLflow - MLflow packaged models

• Custom Runtimes - Bring your own serving logic

Generative Inference

• Large Language Models (LLMs) - Text generation via vLLM

• Hugging Face Transformers - Text2Text generation

• OpenAI-Compatible APIs - Chat completions, embeddings, and more

Multi-Framework Support

• NVIDIA Triton - High-performance inference server

• AMD - Optimized inference on AMD hardware

在CyberAI平台引入KServe的调研过程中，我们同样遇到了一些需要权衡的技术决策点，在此与各位同行探讨：

对PySpark模型的支持路径

KServe并不原生支持PySpark模型，可行的方案是将其转换为PMML通用格式或是基于kserve进行自定义扩展。这要求在模型训练保存阶段就介入，调整算子逻辑以保留完整的元数据信息。这引出一个关键问题：这一转换流程是否符合用户的工作习惯与平台的设计理念？

多集群部署的运维负担

KServe的部署与Kubernetes集群紧密绑定。在多集群环境下，部署和维护多套KServe实例会带来额外的运维开销。一个轻量级、易于分发的部署方案，对于我们而言是重要的优化方向。

与Volcano调度器的兼容性

目前KServe尚未原生支持Volcano调度器。这对于依赖Volcano进行批量任务调度和GPU资源管理的环境而言，是一个功能缺口。我们正在评估社区的发展路线图，并探索是否有必要进行定制化开发以实现集成。

在机器学习工程化这场马拉松中，模型服务是至关重要的最后一公里。KServe以丰富的功能和活跃的社区生态，为我们提供了跨越这最后一公里的最佳路径。虽然实践中仍需解决特定挑战，但其带来的价值远远超过这些投入。