Docker+K8s部署AI工作流实战:从踩坑到跑通的完整指南

坦白讲,第一次用Kubernetes部署一套自定义AI工作流的时候,我花了整整三天才把推理服务跑通。不是因为模型本身有问题,而是GPU调度、镜像体积、服务编排这些\"基础设施\"层面的坑,一个接一个。

如果你也正在考虑用云原生技术来部署和管理自己的AI工作流——不管是RAG管线、多模型串联推理,还是训练+推理一体化流水线——这篇文章会帮你少走很多弯路。

为什么AI工作流需要云原生?用脚本编排不行吗?

先回答一个很多人心里的疑问:我用Python脚本把几个模型串起来,跑在一台GPU服务器上,不也挺好?

小规模验证阶段,确实够用。但一旦你面对这些场景,问题就来了:

- 模型A需要GPU,模型B只需要CPU,混合调度怎么做?
- 推理请求突然暴增,怎么自动扩缩容?
- 某个环节挂了,怎么自动恢复而不影响整条链路?
- 团队里三个人各自开发不同的模型组件,怎么独立部署、独立迭代?

这些问题的本质是:AI工作流不是一个程序,而是一组异构服务的协作。而Kubernetes天生就是干这个的。

Docker解决的是\"我的环境和你的不一样\"这个老问题——把模型、依赖、运行时全部打包成镜像,在哪都能跑。K8s解决的是\"这么多容器怎么管\"——调度、扩缩、自愈、服务发现,全给你安排好。

一个典型AI工作流的架构长什么样

在动手之前,先把架构理清楚。以一个常见的RAG(检索增强生成)工作流为例: