Платформы Kubernetes становятся базовой технологией для проектов в области искусственного интеллекта и машинного обучения, где нагрузка нестабильна, а стоимость вычислений растет вместе с масштабом экспериментов и требованиями к результату. В 2025 г. компании обсуждают уже не отдельные инструменты, а практику эксплуатации: как распределять CPU и GPU, как масштабировать обучение и инференс, как мониторить состояние сервисов и восстанавливать их после сбоев. Эти критерии определяют выбор платформы для ИИ и ML-нагрузок и во многом задают темп перехода от пилотов к промышленному использованию.
Подробнее на CNews.ru