主要观点：在生产中，训练完机器学习模型后，推理阶段需快速、可靠且成本高效，Kubernetes 能为训练和服务模型提供可扩展、可移植平台，可解决 GPU/资源管理等难题，容器化利于模型 CI/CD，MLFlow 可管理模型流程，KServe 提供生产级推理平台，Azure ML 可实现自动化机器学习并部署到 AKS，在 Kubernetes 上运行 LLMs 可实现可靠、可扩展和可复制的推理，还有其他 Kubernetes 推理框架可供选择。
关键信息：

• Kubernetes 可高效调度 GPU 和其他资源，协调多组件栈。
• MLFlow 可跟踪实验、保存环境和代码、管理模型版本，能打包和服务模型。
• KServe 为流行 ML 库提供高性能、可扩展的推理服务。
• Azure ML 可实现全 ML 生命周期管理，可将 AutoML 模型部署到 AKS。
• vLLM 可在 Kubernetes 上实现高吞吐量、内存高效的 LLM 推理，与 KServe 结合使用。
• 有多种 Kubernetes 推理框架可供选择，各有优缺点。
  重要细节：
• 介绍了典型的 ML 推理设置，包括客户端通过 ingress 发送请求到 KServe InferenceService 及内部组件。
• 详细说明了使用 MLFlow 和 KServe 在 Kubernetes 上的实践步骤，如安装、训练、部署等。
• 阐述了在 Azure 中使用 AutoML 找到最佳模型并部署到 AKS 的过程。
• 展示了在 Kubernetes 上部署 LLM 的步骤，包括准备集群、获取 vLLM 等。
• 对比了 KServe 等替代工具和库的优缺点。