Kubernetes 部署大模型实战：从 GPU 集群到推理服务

在 Kubernetes 上部署大模型，需要解决 GPU 调度、模型加载、推理服务暴露与弹性伸缩等问题。

推荐流程：准备 GPU 节点与设备插件；以容器化方式打包推理服务；通过 Service 与 Ingress 暴露 API；使用 HPA 基于 QPS 或 GPU 利用率伸缩。

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