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Un article de la CNCF estime que l’exploitation d’une infrastructure d’intelligence artificielle d’entreprise ne consiste pas à déployer un seul modèle ou cluster, mais à gérer un parc partagé d’unités GPU pour plusieurs équipes, en équilibrant utilisation, isolation et coûts. L’article présente des couches technologiques comprenant le provisionnement, l’allocation, la planification, les réseaux, le stockage, la supervision et la facturation.
La CNCF a annoncé la graduation du projet Kubeflow, le considérant comme une plateforme mature et prête pour une utilisation en production afin de gérer le cycle de vie de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique sur Kubernetes. Cette décision intervient après l’expansion du projet à plus de 6 600 contributeurs et près de 260 millions de téléchargements de paquets Python depuis PyPI.