【亲测免费】 KServe 安装和配置指南

KServe 安装和配置指南

【免费下载链接】kserve Standardized Serverless ML Inference Platform on Kubernetes 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ks/kserve

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目基础介绍

KServe 是一个基于 Kubernetes 的标准化无服务器机器学习（ML）推理平台。它旨在通过提供高抽象接口来解决生产模型服务的用例，支持 TensorFlow、XGBoost、Scikit-Learn、PyTorch 和 Huggingface Transformer/LLM 模型，使用标准化的数据平面协议。KServe 封装了自动扩展、网络、健康检查和服务器配置的复杂性，为您的 ML 部署带来了前沿的服务功能，如 GPU 自动扩展、零扩展和金丝雀发布。

主要编程语言

KServe 主要使用以下编程语言：

• Python: 用于模型推理和数据处理。
• Go: 用于 Kubernetes 资源管理和后端服务。
• Shell: 用于脚本编写和自动化任务。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术和框架

• Kubernetes: 用于容器编排和管理。
• Knative: 用于无服务器部署和自动扩展。
• TensorFlow, XGBoost, Scikit-Learn, PyTorch, Huggingface Transformer: 用于模型推理。
• ModelMesh: 用于高扩展性、高密度和频繁变化的模型服务。
• Istio: 用于服务网格和智能路由。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

准备工作

1. 安装 Kubernetes: 确保你已经安装并配置了 Kubernetes 集群。
2. 安装 kubectl: 确保你已经安装了 kubectl 命令行工具，并且可以与 Kubernetes 集群通信。
3. 安装 Helm: 如果你选择使用 Helm 进行安装，请确保你已经安装了 Helm。

详细安装步骤

步骤 1: 克隆 KServe 仓库

首先，克隆 KServe 的 GitHub 仓库到本地：

git clone https://github.com/kserve/kserve.git
cd kserve

步骤 2: 安装 KServe

KServe 提供了多种安装方式，包括无服务器安装、原始部署安装和 ModelMesh 安装。以下是默认的无服务器安装步骤：

1. 安装 Knative: KServe 默认使用 Knative 进行无服务器部署。你可以通过以下命令安装 Knative：

   kubectl apply --filename https://github.com/knative/serving/releases/download/v0.26.0/serving-crds.yaml
   kubectl apply --filename https://github.com/knative/serving/releases/download/v0.26.0/serving-core.yaml
   

2. 安装 Istio: KServe 使用 Istio 进行服务网格和智能路由。你可以通过以下命令安装 Istio：

   kubectl apply --filename https://github.com/knative/net-istio/releases/download/v0.26.0/istio.yaml
   kubectl apply --filename https://github.com/knative/net-istio/releases/download/v0.26.0/net-istio.yaml
   

3. 安装 KServe: 使用 Helm 安装 KServe：

   helm install kserve ./helm/kserve-helm-chart
   

步骤 3: 验证安装

安装完成后，你可以通过以下命令验证 KServe 是否成功安装：

kubectl get pods -n kserve

你应该会看到 KServe 相关的 Pod 正在运行。

配置 KServe

KServe 的配置主要通过 Kubernetes 自定义资源定义（CRD）进行。你可以通过创建 InferenceService 资源来部署你的模型。以下是一个简单的示例：

apiVersion: "serving.kserve.io/v1beta1"
kind: "InferenceService"
metadata:
  name: "sklearn-iris"
spec:
  predictor:
    sklearn:
      storageUri: "gs://kfserving-examples/models/sklearn/1.0/model"

将上述 YAML 文件保存为 sklearn-iris.yaml，然后通过以下命令应用：

kubectl apply -f sklearn-iris.yaml

总结

通过以上步骤，你已经成功安装并配置了 KServe。你可以根据需要进一步探索 KServe 的高级功能，如 GPU 自动扩展、零扩展和金丝雀发布。

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