Knative和AI结合提供了快速部署、高弹性和低成本的技术优势，适用于需要频繁调整计算资源的AI应用场景，例如模型推理等。您可以通过Knative Pod部署AI模型推理任务，配置自动扩缩容、灵活分配GPU资源等功能，提高AI推理服务能力和GPU资源利用率。 加速模型部署 为了保证Knative
使用Knative在ACK集群中部署Stable Diffusion时，Knative支持根据单个Pod处理请求的吞吐率精准地控制单个Pod请求并发处理数，保证服务稳定性，还能在业务没有流量时自动将实例缩容至零，节省GPU资源的使用成本。 前提条件 已
KServe是一个基于Kubernetes的机器学习模型服务框架，支持以Kubernetes CRD的形式将单个或多个经过训练的模型（例如TFServing、TorchServe、Triton等推理服务器）部署到模型服务运行时，使得模型的部署、更新和扩展变得更加简单快捷。本文介绍如何在Knative
ACK集群已经兼容阿里云Prometheus和Grafana，无需您自建监控系统和可视化大盘。在Knative中部署业务应用后，您可以将Knative服务的监控数据接入Prometheus，通过Grafana大盘实时查看Kantive的响应延迟、请求并发数、CPU和内存资源用量等数据。
Knative是一款基于Kubernetes的开源Serverless应用编排框架。在完全兼容社区Knative的同时，ACK支持事件驱动、自动弹性等特性。本文结合一个弹幕服务介绍如何通过Knative实现弹幕消息的发送。 前提条件
