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推理服务容器化该如何构建Docker镜像并部署到Kubernetes? 把训练好的模型变成线上推理服务,最头疼的往往是环境不一致和扩缩容麻烦。直接基于CUDA基础镜像手动装依赖,镜像容易臃肿到数GB且启动慢。合理的做法是用多阶段构建分离编译与运行环境,只保留推理所需的动态库和模型文件。在Kubernetes侧,不能简单用Deployment裸跑,需要结合资... 栏目:语言推理 时间:08-18 Docker Kubernetes inference_service