Cloud Native AI：如何在雲原生環境中建構 AI/ML 工作流程【2025】
- AI/ML 與 Cloud Native 的結合
- 為什麼 AI 需要 Cloud Native？
- AI 工作流程的挑戰
- Cloud Native 如何解決這些挑戰
- MLOps 在 Cloud Native 中的實踐
- 什麼是 MLOps？
- MLOps 核心流程
- MLOps vs DevOps
- Kubeflow：Kubernetes 上的 ML 平台
- Kubeflow 介紹
- 核心元件
- Kubeflow Pipelines
- KServe 模型部署
- GPU 資源管理
- K8s GPU 支援
- GPU 調度策略
- 成本優化
- AI 模型部署與擴展
- 部署模式
- 模型版本管理
- A/B 測試和金絲雀部署
- Cloud Native AI 工具生態
- CNCF AI/ML 專案
- 其他重要工具
- FAQ
- Q1: Kubeflow 適合小團隊嗎？
- Q2: 不用 GPU 可以跑 AI 嗎？
- Q3: MLOps 和傳統軟體開發流程有什麼差異？
- Q4: 如何處理模型效能衰退？
- Q5: 企業導入 MLOps 要從哪裡開始？
- 下一步
- 參考資料
AI/ML 專案最常見的問題不是模型不夠好，而是「模型上不了線」。資料科學家在 Jupyter Notebook 裡訓練出來的模型，要變成生產系統中穩定運行的服務，中間的鴻溝很大。
Cloud Native 的理念可以幫助解決這個問題。這篇文章會介紹如何在雲原生環境中建構完整的 AI/ML 工作流程，包括 MLOps 實踐、Kubeflow 平台、GPU 資源管理，以及模型部署策略。
AI/ML 與 Cloud Native 的結合
為什麼 AI 需要 Cloud Native？
傳統的 AI/ML 開發模式有幾個痛點：
1. 環境不一致
資料科學家的筆電環境和生產環境差異大。模型在本地可以跑，部署到伺服器就出問題。
2. 手動流程太多
資料處理、模型訓練、評估、部署，每個步驟都需要手動執行。容易出錯，無法重現。
3. 資源管理困難
GPU 很貴，但使用率往往很低。沒有好的調度機制，資源浪費嚴重。
4. 模型版本混亂
哪個模型在生產？用什麼資料訓練的？沒有追蹤，出問題時無法回溯。
5. 擴展困難
推論服務需要根據流量自動擴展，傳統部署方式做不到。
AI 工作流程的挑戰
一個完整的 ML 專案包含：
資料收集 → 資料處理 → 特徵工程 → 模型訓練 → 模型評估 → 模型部署 → 監控回饋
↑ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
持續改進
每個步驟都有挑戰：
| 步驟 | 挑戰 |
|---|---|
| 資料處理 | 大量資料、分散式處理 |
| 模型訓練 | GPU 資源調度、長時間運行 |
| 模型評估 | 自動化測試、版本比較 |
| 模型部署 | 零停機更新、A/B 測試 |
| 監控 | 模型效能追蹤、資料漂移偵測 |
Cloud Native 如何解決這些挑戰
| 挑戰 | Cloud Native 解法 |
|---|---|
| 環境不一致 | 容器化，確保一致性 |
| 手動流程 | 工作流程自動化（Argo Workflows） |
| 資源管理 | K8s 調度 + GPU 管理 |
| 版本管理 | Git + Model Registry |
| 擴展 | K8s HPA + KServe |
想了解 Cloud Native 完整概念？請參考 Cloud Native 完整指南。
MLOps 在 Cloud Native 中的實踐
什麼是 MLOps？
MLOps（Machine Learning Operations） 是把 DevOps 理念應用到機器學習的實踐。目標是讓 ML 模型的開發、部署、維運變得自動化、可重現、可追蹤。
MLOps 的核心理念：
- 自動化：減少手動步驟
- 版本控制：程式碼、資料、模型都要追蹤
- 可重現性：任何人都能重現實驗結果
- 持續整合/部署：模型更新可以快速、安全地部署
- 監控：持續追蹤模型效能
MLOps 核心流程
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 資料層 │
│ └─ 資料版本控制（DVC）→ 資料處理 → 特徵儲存（Feature Store） │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────────────────────▼─────────────────────────────────┐
│ 訓練層 │
│ └─ 實驗追蹤（MLflow）→ 模型訓練 → 模型評估 → Model Registry │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────────────────────▼─────────────────────────────────┐
│ 部署層 │
│ └─ 模型打包 → 模型部署（KServe）→ A/B 測試 → 生產服務 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────────────────────▼─────────────────────────────────┐
│ 監控層 │
│ └─ 效能監控 → 資料漂移偵測 → 回饋迴圈 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
MLOps vs DevOps
| 面向 | DevOps | MLOps |
|---|---|---|
| 版本控制 | 程式碼 | 程式碼 + 資料 + 模型 |
| 測試 | 單元測試、整合測試 | + 模型效能測試 |
| 部署 | 應用程式 | 應用程式 + 模型 |
| 監控 | 系統指標 | + 模型效能指標 |
| 持續性 | CI/CD | CI/CD + CT（Continuous Training） |
關鍵差異： MLOps 需要處理資料版本控制和模型效能監控，這是傳統 DevOps 沒有的。
Kubeflow：Kubernetes 上的 ML 平台
Kubeflow 介紹
Kubeflow 是 Google 發起的開源專案，為 Kubernetes 提供完整的機器學習平台。
設計理念：
- 可移植：任何 K8s 叢集都能運行
- 可擴展：支援自訂元件
- 可組合：只用需要的元件
發展歷程：
- 2017：Google 開始開發
- 2018：正式發布
- 2019：成為 CNCF 專案
- 2020-現在：持續演進
核心元件
1. Kubeflow Pipelines
把 ML 工作流程定義為可重現的 Pipeline：
from kfp import dsl
@dsl.component
def train_model(data_path: str) -> str:
# 訓練邏輯
return model_path
@dsl.component
def evaluate_model(model_path: str) -> float:
# 評估邏輯
return accuracy
@dsl.pipeline(name='ml-pipeline')
def ml_pipeline(data_path: str):
train_task = train_model(data_path=data_path)
evaluate_task = evaluate_model(model_path=train_task.output)
2. Kubeflow Notebooks
在 K8s 上運行 Jupyter Notebook：
apiVersion: kubeflow.org/v1
kind: Notebook
metadata:
name: my-notebook
spec:
template:
spec:
containers:
- name: notebook
image: kubeflownotebookswg/jupyter-scipy:v1.7.0
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
3. Katib（超參數調校）
自動搜尋最佳超參數：
apiVersion: kubeflow.org/v1beta1
kind: Experiment
metadata:
name: random-search
spec:
objective:
type: maximize
goal: 0.99
objectiveMetricName: accuracy
algorithm:
algorithmName: random
parameters:
- name: learning_rate
parameterType: double
feasibleSpace:
min: "0.001"
max: "0.1"
- name: batch_size
parameterType: int
feasibleSpace:
min: "32"
max: "128"
4. Training Operators
分散式訓練支援：
- TFJob（TensorFlow）
- PyTorchJob
- MPIJob
- XGBoostJob
Kubeflow Pipelines
Kubeflow Pipelines 是最核心的元件，讓你可以：
- 定義可重現的 ML 工作流程
- 追蹤每次執行的結果
- 比較不同實驗
- 版本控制 Pipeline
Pipeline 執行流程：
Pipeline 定義（Python DSL）
│
▼
編譯成 YAML
│
▼
提交到 K8s
│
▼
Argo Workflows 執行
│
▼
結果儲存到 MySQL/MinIO
KServe 模型部署
KServe（原 KFServing）是 Kubeflow 的模型服務元件，提供：
- Serverless 推論服務
- 自動擴展（包括縮到 0）
- 多框架支援（TensorFlow、PyTorch、XGBoost 等）
- A/B 測試和金絲雀部署
部署範例：
apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1
kind: InferenceService
metadata:
name: sklearn-iris
spec:
predictor:
sklearn:
storageUri: gs://my-bucket/sklearn/iris
resources:
limits:
cpu: "1"
memory: "2Gi"
自動擴展：
spec:
predictor:
minReplicas: 0 # 可以縮到 0
maxReplicas: 10
scaleMetric: concurrency
scaleTarget: 10 # 每個 Pod 處理 10 個併發請求
了解更多 Kubernetes 概念？請參考 Cloud Native 技術棧入門。
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GPU 資源管理
K8s GPU 支援
Kubernetes 透過 Device Plugin 支援 GPU：
NVIDIA Device Plugin：
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: nvidia-device-plugin-daemonset
spec:
selector:
matchLabels:
name: nvidia-device-plugin-ds
template:
spec:
containers:
- name: nvidia-device-plugin-ctr
image: nvcr.io/nvidia/k8s-device-plugin:v0.14.0
Pod 使用 GPU：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: gpu-pod
spec:
containers:
- name: cuda-container
image: nvcr.io/nvidia/cuda:12.2.0-runtime-ubuntu22.04
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1 # 使用 1 個 GPU
GPU 調度策略
1. 獨佔 GPU
一個 Pod 使用整個 GPU，最簡單但效率低。
2. GPU 分時共享（Time-Slicing）
多個 Pod 共享 GPU，輪流使用：
# NVIDIA GPU Operator 設定
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: time-slicing-config
data:
any: |
version: v1
sharing:
timeSlicing:
replicas: 4 # 每個 GPU 可被 4 個 Pod 共享
3. MIG（Multi-Instance GPU）
A100/H100 支援硬體層級的 GPU 分割：
| 分割模式 | 記憶體 | 適用場景 |
|---|---|---|
| 1g.5gb | 5 GB | 小型推論 |
| 2g.10gb | 10 GB | 中型訓練 |
| 7g.40gb | 40 GB | 大型訓練 |
成本優化
GPU 資源昂貴，如何優化成本？
1. 使用 Spot/Preemptible Instances
訓練工作可以接受中斷，用 Spot 實例省 60-90%：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: training-job
spec:
tolerations:
- key: "cloud.google.com/gke-spot"
operator: "Equal"
value: "true"
effect: "NoSchedule"
nodeSelector:
cloud.google.com/gke-spot: "true"
2. 自動擴展
根據佇列深度自動調整 GPU 節點：
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: gpu-worker
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: gpu-worker
minReplicas: 0
maxReplicas: 10
metrics:
- type: External
external:
metric:
name: queue_depth
target:
type: Value
value: 5
3. 推論服務縮到 0
用 KServe 的 Serverless 功能，沒有流量時不佔用資源：
spec:
predictor:
minReplicas: 0
scaleDownDelay: 600s # 10 分鐘後縮到 0
AI 模型部署與擴展
部署模式
1. 批次推論
適合大量資料的離線處理：
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: batch-inference
spec:
template:
spec:
containers:
- name: inference
image: my-model:v1
command: ["python", "batch_predict.py"]
volumeMounts:
- name: data
mountPath: /data
2. 即時推論（Serving）
適合線上服務：
- KServe：Serverless、多框架支援
- Triton Inference Server：高效能、多模型
- TensorFlow Serving：TensorFlow 專用
3. 邊緣推論
適合延遲敏感或離線場景，模型部署到邊緣設備。
模型版本管理
Model Registry 追蹤模型版本：
import mlflow
# 記錄模型
mlflow.sklearn.log_model(model, "model")
# 註冊到 Registry
mlflow.register_model(
"runs:/abc123/model",
"my-model"
)
# 標記版本
client = mlflow.tracking.MlflowClient()
client.transition_model_version_stage(
name="my-model",
version=1,
stage="Production"
)
A/B 測試和金絲雀部署
KServe 支援流量分割：
apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1
kind: InferenceService
metadata:
name: my-model
spec:
predictor:
canaryTrafficPercent: 20
model:
modelFormat:
name: sklearn
storageUri: gs://my-bucket/model-v2
transformer:
containers:
- name: transformer
image: my-transformer:v2
20% 流量導向新版本，驗證後再全量切換。
Cloud Native AI 工具生態
CNCF AI/ML 專案
| 專案 | 類型 | 用途 |
|---|---|---|
| Kubeflow | 平台 | 完整 ML 平台 |
| Argo Workflows | 工作流程 | DAG 執行引擎 |
| KServe | 部署 | 模型服務 |
| KEDA | 擴展 | 事件驅動擴展 |
了解更多 CNCF 專案？請參考 CNCF 與 Landscape 導覽。
其他重要工具
實驗追蹤：
- MLflow
- Weights & Biases
- Neptune
資料版本控制：
- DVC（Data Version Control）
- LakeFS
特徵儲存：
- Feast
- Tecton
監控：
- Evidently
- WhyLabs
FAQ
Q1: Kubeflow 適合小團隊嗎？
Kubeflow 是完整的平台，對小團隊可能太重。可以先從 KServe + Argo Workflows 開始，需要更多功能再逐步加入。
Q2: 不用 GPU 可以跑 AI 嗎？
可以。推論可以跑在 CPU 上，效能夠用的話不一定需要 GPU。訓練通常需要 GPU，但小模型也可以用 CPU。
Q3: MLOps 和傳統軟體開發流程有什麼差異？
最大差異是資料版本控制和模型監控。ML 專案需要追蹤資料版本，而且模型效能會隨時間衰退，需要持續監控和更新。
Q4: 如何處理模型效能衰退？
監控模型指標（準確度、F1 等）和資料漂移。設定告警閾值，當效能下降時觸發重新訓練。可以用 Evidently 等工具自動偵測。
Q5: 企業導入 MLOps 要從哪裡開始？
建議順序：(1) 容器化現有模型 (2) 導入模型版本控制 (3) 建立自動化 Pipeline (4) 加入監控。不需要一步到位。
下一步
Cloud Native AI 讓機器學習專案更容易管理和擴展。建議：
- 先容器化現有的 ML 工作流程
- 嘗試 KServe 部署模型服務
- 評估 Kubeflow Pipelines 自動化工作流程
- 建立模型監控機制
延伸閱讀：
- 回到核心概念：Cloud Native 完整指南
- 深入 Kubernetes：Cloud Native 技術棧入門
- 了解 CNCF 生態系：CNCF 與 Landscape 導覽
想在雲原生環境建構 AI 能力？預約 AI 導入諮詢，讓有經驗的專家幫你規劃最適合的 MLOps 架構。
參考資料
- Kubeflow Documentation
- KServe Documentation
- NVIDIA GPU Operator
- MLflow Documentation
- CNCF AI/ML Working Group