GPU&大模型 kubernetes

随着人工智能技术的快速发展，大模型和GPU资源的应用日益广泛，如何高效管理和调度这些资源成为了企业和开发者面临的重要挑战。Kubernetes作为云原生领域的核心工具，能够帮助实现GPU资源的动态分配和大模型的自动化部署，从而显著提升AI应用的开发效率和资源利用率。为此，三节课很荣幸地邀请到杜宽老师，为大家带来《Kubernetes管理大模型和GPU入门与实践》这门课程，帮助大家掌握Kubernetes在大模型和GPU资源管理中的核心技术与实践方法。

课程将从大模型与Ollama的初体验开始，带领学员了解Ollama工具的特性及其与其他工具的对比，并通过实际操作演示如何一键部署Deepseek R1等大模型。接着，课程将深入探讨Kubernetes在管理GPU资源和大模型服务中的技术架构，详细介绍Kubernetes GPU Operator和Ollama Operator的核心功能，以及如何使用Kollama工具进行资源调度和管理。最后，课程将聚焦实战，带领学员在Kubernetes环境中部署大模型，涵盖如何使用Model资源和Kollama工具一键部署Deepseek R1及其他大模型，并演示如何在Kubernetes中指定GPU资源进行模型部署和扩容。

通过本课程的学习，学员将能够熟练运用Kubernetes管理GPU资源和大模型，提升AI应用的开发效率和资源利用率。无论你是AI开发者、运维工程师，还是对云原生技术感兴趣的从业者，这门课程都将为你提供实用的技能和宝贵的实践经验。