KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理（2025）

# KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理（2025） ## 一、架构与部署 - 模型服务：`InferenceService` 定义接口与路由；支持 REST/gRPC。 - 资源：为 `GPU` 设置 requests/limits 与节点选择器；隔离不同模型的资源。 - 存储：模型拉取与缓存策略，减少启动时延。 ## 二、自动伸缩与队列 - Autoscaling：按 QPS/队列长度/延迟伸缩；与 HPA/KEDA 联动。 - 队列治理：入口队列与并发上限，避免 GPU 过载；排队与丢弃策略。 - Canary：金丝雀发布与灰度路由，监控质量与延迟差异。 ## 三、观测与可靠性 - 指标：推理延迟、吞吐、GPU 利用率、失败率、队列滞留。 - 重试与超时：对不可重试错误快速失败；可重试配合退避。 - 回滚：异常时回滚流量或切换模型版本。 ## 四、安全与合规 - 权限：最小权限访问存储与密钥；审计接口调用。 - 数据：输入脱敏与日志治理；模型版本管理与合规。 ## 注意事项 - 关键词（KServe、Autoscaling、GPU、队列、Canary）与正文一致。 - 分类为“AI/MLOps/KServe”，不超过三级。 - 参数需在代表性数据集与负载下验证。