作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着物联网应用的兴起和发展，越来越多的人们开始将个人或团体的智能设备和传感器连接到云端，从而实现数据的实时采集、分析、处理及控制。在这样的背景下，为了能够让物联网设备和云平台协同工作，机器学习模型的部署也逐渐成为各个行业的关注点。
Kubernetes 是当前最流行的容器编排工具之一，可以轻松部署、管理和扩展容器化的应用。通过 Kubernetes 的强大功能，AI 模型的训练、部署和运行都可以得到有效的管理。本文将基于Kubernetes 对 AI 模型的部署进行说明。
2.基本概念术语说明
2.1 Kubernetes 介绍 Kubernetes（简称 K8s）是一个开源的用于自动部署、扩展和管理容器化应用的系统。它是 Google 于 2015 年发布的一款开源系统，主要用于自动化 container (Docker) 和 micro-services 的部署、扩展和管理。Kubernetes 构建在 Google 的 Borg 数据中心基础设施之上，并带来了诸如自动缩放、自我修复等众多的好处。
K8s 中有一些重要的基本概念，比如 Pod、Node、Service、Label、Namespace、Volume 等。Pod 表示一个逻辑集合，里面通常会包含多个容器；Node 表示集群中的某个工作节点，主要负责运行 Pod 中的容器；Service 表示提供某种服务的逻辑集合，可以通过 Label Selector 来选择特定的 Service；Label 可以用来给对象打标签，方便对对象的分类和检索；Namespace 是用来划分集群内资源的命名空间，便于多用户共享资源；Volume 是 Kubernetes 中的存储卷，可以用来持久化数据或者用于
文章出处登录后可见！
