So betreiben Sie KI-Workloads effizient in Containern: Docker mit NVIDIA GPU-Support und K8s.
Warum Container für KI?
KI-Modelle haben komplexe Abhängigkeiten: CUDA-Version, Python-Version, PyTorch-Version, Modell-Gewichte. Container (Docker) bündeln all das in ein reproduzierbares Paket. Kein „bei mir funktioniert es“ mehr.
Docker mit NVIDIA GPU-Support
Das NVIDIA Container Toolkit ermöglicht GPU-Zugriff innerhalb von Docker-Containern. Ein docker run –gpus all startet Ihren Container mit vollem GPU-Zugang. Wir installieren das Toolkit auf allen Managed Servern vor.
Beliebte KI-Container-Images
vLLM: Hochperformanter LLM-Serving-Container. Triton Inference Server (NVIDIA): Multi-Framework, Multi-GPU. Ollama: Einfaches LLM-Hosting mit REST-API. Text-Generation-Inference (HuggingFace): Optimiert für Transformer-Modelle.
Kubernetes für Multi-GPU und Multi-Modell
Wenn Sie mehrere Modelle auf mehreren GPUs betreiben, bietet Kubernetes Orchestrierung: Auto-Scaling, Load Balancing, Rolling Updates. Der NVIDIA GPU Operator verwaltet GPU-Ressourcen automatisch.
Unsere Managed-Container-Lösung
Wir bieten auf Wunsch eine vorkonfigurierte Container-Umgebung: Docker CE + NVIDIA Container Toolkit + Portainer (Web-UI). Für größere Setups: K3s (leichtgewichtiges Kubernetes) mit GPU-Operator. Sie deployen Ihre Container, wir kümmern uns um die Infrastruktur.
Interesse geweckt?
Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wie wir Ihnen helfen können.