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后端工程师的 AI 转型第一课:Ollama 与私有化大模型实战
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Kubernetes 部署——从单机到集群资源治理
davidwang456
2026-07-04 10:12:24
课时名称
课时知识点
Kubernetes 部署——从单机到集群资源治理
**定位**:进入云原生部署与资源隔离场景。 **核心内容**:
Deployment、Service、Ingress 与持久化存储
GPU 节点调度与资源请求
模型文件分发与启动预热
HPA 对推理服务的局限
多租户隔离、节点亲和性和 Pod 生命周期
实战目标
:在 K8s 中部署 Ollama 服务,配置 GPU 节点调度、模型卷挂载、健康检查和内网访问入口。
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Kubernetes 部署——从单机到集群资源治理
课时名称课时知识点Kubernetes 部署——从单机到集群资源治理**定位**:进入云原生部署与资源隔离场景。 **核心内容**: Deployment、Service、Ingress 与持久化存储 GPU 节点调度与资源请求 模型文件分发与启动预
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第26章:
Kubernetes
部署
——从
单机
到
集群
资源
治理
一句话总结:K8s
部署
Ollama不是"把容器放到
集群
里跑",而是解决GPU
资源
的精细化调度和模型生命周期的
集群
化管理。 1. 模型分发成本高:每台GPU节点都需要完整的模型文件(7B模型4.7GB),镜像打包不可行(镜像体积爆炸),需要独立的数据卷挂载。 2. GPU
资源
稀缺:K8s
集群
中可能只有3个节点有GPU,需要精细的节点亲和性调度。 3. 推理服务无状态化难:Ollama Runner是长驻进程,模型加载有冷启动成本——传统的"Pod挂了就重建"会导致服务中断。 4. 多租户
资源
争抢。
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