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Kubernetes-Orchestrierung für das KI-Modelltraining mit Karmada
Das Orchestrierungs-Tool für Kubernetes-Cluster und -Clouds ist für den Einsatz zum KI-Training offiziell produktionsreif.
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It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.
Die Cloud Native Computing Foundation (CNCF) hat das Open-Source-Projekt Karmada offiziell zum graduierten Projekt ernannt. Damit bestätigt die Stiftung, dass es für den produktiven Einsatz geeignet ist. Das Tool orchestriert Anwendungen über mehrere Kubernetes-Cluster und -Clouds hinweg, ohne dass Entwicklerinnen und Entwickler ihre darauf laufenden Anwendungen anpassen müssen.
Karmada greift auf die Standard-API von Kubernetes zu und baut darauf hochverfügbare Funktionen auf wie Automatisierung, Scheduling und Fehlermanagement. Mit Version 1.19 – die der Graduierung zugrunde liegt – hat das Framework das Scheduling für KI-Trainingsaufträge optimiert, die sich über mehrere Komponenten verteilen. Die dafür erforderliche Priorisierung ist nun nicht mehr Beta, sondern die Standardeinstellung. Kritische Workloads lassen sich so bevorzugt abarbeiten.
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Zudem unterstützt das Projekt Helm Charts für die einfache Installation und Prometheus für Telemetrie. Auf der Roadmap steht eine erweiterte, die Ressourcen berücksichtigende Steuerungsebene, statt einer einfachen Weiterleitung der Workloads. Hinzu kommen sollen Multi-Cluster-Warteschlangen für das KI-Training und die Unterstützung von Dynamic Resource Allocation (DRA) von Kubernetes über GPUs und andere Beschleuniger hinweg.
Für die Graduierung musste das Projekt ein externes Sicherheitsaudit durchlaufen und ein formelles, transparentes Steuerungskomitee einrichten. Weitere Informationen finden sich bei der CNCF und im GitHub-Repository des Projekts.
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