机器学习

随着机器学习平台的业务发展，单一K8S集群在资源容量、物理隔离和异构资源管理方面逐渐暴露瓶颈。本文详细阐述了构建多K8S集群管理和调度系统所面临的核心挑战、系统架构设计，并结合业界主流方案（如Karmada）分析了技术选型考量与实践经验。

从基础设施和软件架构师的双重视角，深入探讨如何利用云原生技术栈为算法工程师打造一个服务于模型全生命周期的、高效、稳定且易用的机器学习平台。