作者：元毅
随着 AI 浪潮的到来，各种 AI 应用层出不穷，众所周知 AI 应用对 GPU 资源强烈依赖，但 GPU 很昂贵，如何降低 GPU 资源使用成本成为用户首要问题。而 AI 与 Serverless 技术结合，完全可以达到按需使用资源，降低资源成本的目的。
那么在云原生场景下，是否有这样开箱即用、标准、开放的方案呢？答案是有。我们在 ACK Serverless 中提供 Knative + KServe 的方案，可以帮助用户快速部署 AI 推理服务， 按需使用，在无请求时支持 GPU 资源自动缩容到 0，大幅节省 AI 应用场景下资源使用成本。
关于 ACK Serverless
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless 是一款基于阿里云弹性计算基础架构之上，同时完全兼容 Kubernetes 生态，安全、可靠的容器产品。通过 ACK Serverless，您无需管理和维护 k8s 集群即可快速创建 Kubernetes 容器应用，支持多种 GPU 资源规格，并且根据应用实际使用的资源量进行按需付费。
Knative 与 KServe
Knative 是一款基于 Kubernetes 之上的开源 Serverless 应用架构，提供基于请求的自动弹性、缩容到 0 以及灰度发布等功能。通过 Knative 部署 Serverless 应用可以做到专注于应用逻辑开发，资源按需使用。
而 KServe 提供了一个简单的 Kubernetes CRD，可以将单个或多个经过训练的模型部署到模型服务运行时，例如 TFServing、TorchServe、Triton 等推理服务器。这些模型服务运行时能够提供开箱即用的模型服务，KServe 提供基本 API 原语，让您轻松构建自定义模型服务运行时。基于 Knative 使用 InferenceService 部署推理模型后，您将获得以下 Serverless 能力：
- 缩容到 0
- 基于 RPS、并发数、CPU/GPU 指标自动弹性
- 多版本管理
- 流量管理
- 安全认证
- 开箱即用可观测性
KServe 模型服务控制面主要由 KServe Controller 负责，用于协调 InferenceService 自定义资源并创建 Knative Service 服务，可以实现根据请求流量实现自动缩放，以及在未收到流量时缩小到零。
基于 KServe 快速部署第一个推理服务
在本文中，我们将部署一个带有预测能力的 InferenceService 推理服务，该推理服务将使用 iris（鸢尾花）数据集训练的 scikit-learn 模型。该数据集具有三个输出类别：Iris Setosa（山鸢尾，索引：0）、Iris Versicolour（杂色鸢尾花，索引：1）和 Iris Virginica（弗吉尼亚鸢尾，索引：2）。最后您可以向部署的模型发送推理请求，以便预测对应的鸢尾植物类别。
前提条件
- 已开通 ACK Serverless [ 1]
- 部署 KServe [ 2]
当前阿里云 Knative 支持一键部署 KServe。支持 ASM、ALB、MSE 以及 Kourier 等网关能力。
创建 InferenceService 推理服务
kubectl apply -f - POST /v1/models/sklearn-iris:predict HTTP/1.1
> Host: sklearn-iris-predictor-default.default.example.com
> User-Agent: curl/7.84.0
> Accept: */*
> Content-Length: 76
> Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
>
* Mark bundle as not supporting multiuse
