Как мы собрали ML-платформу на Kubernetes и не утонули в YAML

Как мы собрали ML-платформу на Kubernetes и не утонули в YAML #Kubernetes Инфраструктура для машинного обучения — это не просто «поставить кубер и Jupyter». Любая команда, которая пыталась собрать MLOps-стек с нуля, знает: в теории всё просто, а на практике — год возни, YAML на сотни строк и бесконечные танцы с GPU-драйверами. Мы через это тоже прошли. Так появилась Nova AI — новая редакция нашей платформы Nova, адаптированная под задачи искусственного интеллекта и машинного обучения. Базовая Nova уже несколько лет используется компаниями как Kubernetes-платформа для оркестрации контейнеров и управления инфраструктурой. Но в какой-то момент стало ясно: если поверх этого ядра добавить GPU Operator и специализированные ML-сервисы — такие как JupyterHub, MLflow, Airflow и KServe, — получится полноценная среда для ML-команд. Меня зовут Никита Векессер, я лидер проду

link