元毅 阿里云云原生 2023-08-02 18:30 发表于浙江

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。

(资料图)

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

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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

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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

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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 - <

检查服务状态：

kubectl get inferenceservices sklearn-iris

预期输出：

NAME           URL                                                         READY   PREV   LATEST   PREVROLLEDOUTREVISION   LATESTREADYREVISION                    AGEsklearn-iris      True           100                              sklearn-iris-predictor-default-00001   51s

服务访问

1. 获取服务访问地址

$ kubectl get albconfig knative-internetNAME               ALBID                    DNSNAME                                              PORT&PROTOCOL   CERTID   AGEknative-internet   alb-hvd8nngl0lsdra15g0                               24m

2. 在文件中准备您的推理输入请求

iris 数据集是由三种鸢尾花，各 50 组数据构成的数据集。每个样本包含 4 个特征，分别为萼片(sepals)的长和宽、花瓣(petals)的长和宽。

cat <"./"{  "instances": [    [,  ,  ,  ],    [,  ,  ,  ]  ]}EOF

3. 访问

INGRESS_DOMAIN=$(kubectl get albconfig knative-internet -o jsonpath="{.}")SERVICE_HOSTNAME=$(kubectl get inferenceservice sklearn-iris -o jsonpath="{.}" | cut -d "/" -f 3)curl -v -H "Host: ${SERVICE_HOSTNAME}" "http://${INGRESS_DOMAIN}/v1/models/sklearn-iris:predict" -d @./

预期输出：

*   Trying ...* Connected to  () port 80 (#0)>POST /v1/models/sklearn-iris:predict HTTP/>Host: >User-Agent: curl/>Accept: */*>Content-Length: 76>Content-Type: application/x-www-form-urlencoded>* Mark bundle as not supporting multiuse< HTTP/ 200 OK< content-length: 21< content-type: application/json< date: Wed, 21 Jun 2023 03:17:23 GMT< server: envoy< x-envoy-upstream-service-time: 4<* Connection #0 to host  left intact{"predictions":[1,1]}

您应该看到返回了两个预测（即 {"predictions": [1, 1]}），该结果为推理发送的两组数据点对应于索引为 1 的花，模型预测这两种花都是 “Iris Versicolour（杂色鸢尾花）”。

小结

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当前 ACK Serverless 已全新升级，顺应了 AI 等新场景爆发下催生的新需求，以标准、开放、灵活的方式帮助企业更简单、平滑地向 Serverless 业务架构演进。基于ACK Serverless 结合 KServe 可以给你带来 AI 模型推理场景下极致的 Serverless 体验。

相关链接：

[1] 开通 ACK Serverless

/zh/ack/serverless-kubernetes/user-guide/create-an-ask-cluster-2

[2] 部署 KServe

/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/user-guide/knative-support-kserve

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