AI实践|在青云科技KubeSphere 上部署 AI 大模型管理工具Ollama

随着人工智能、机器学习、AI 大模型技术的迅猛发展，我们对计算资源的需求也在不断攀升。特别是对于需要处理大规模数据和复杂算法的 AI 大模型，GPU 资源的使用变得至关重要。对于运维工程师而言，掌握如何在 Kubernetes 集群上管理和配置 GPU 资源，以及如何高效部署依赖这些资源的应用，已成为一项不可或缺的技能。

今天，我将带领大家深入了解如何在 KubeSphere 平台上，利用 Kubernetes 强大的生态和工具，实现 GPU 资源的管理和应用部署。以下是本文将要探讨的三个核心主题：

1.集群扩容与 GPU 节点集成 ：我们将通过 KubeKey 工具，扩展 Kubernetes 集群并增加具备 GPU 能力的 Worker 节点，为 AI 应用提供必要的硬件支持。

2.GPU 资源的 Kubernetes 集成 ：使用 Helm 安装和配置 NVIDIA GPU Operator，这是 NVIDIA 官方提供的一个解决方案，旨在简化 Kubernetes 集群中 GPU 资源的调用和管理。