Multi-Model-KI-Inferenz-Plattform auf GPU-beschleunigtem Kubernetes mit Cost-per-Inference-Tracking und automatischer Skalierung für Traffic-Spitzen.
Der Kunde betrieb ML-Modelle auf dedizierten GPU-Instanzen ohne Auto-Scaling, was zu 10-facher Überprovisionierung in Nebenzeiten führte. Modell-Deployments dauerten 2 Tage manuelle Arbeit, und es gab keine Transparenz über Kosten pro Inference oder Modell-Performance-Metriken.
Wir haben einen EKS-Cluster mit Karpenter für Just-in-Time-GPU-Node-Provisioning deployt und ein LLM-Gateway für einheitliches Model-Serving gebaut. KServe für standardisiertes Modell-Deployment, Prometheus-basierte Kostenzuordnung pro Modell und Canary-Rollouts für sichere Modell-Updates implementiert.
KubernetesGPUAI