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Alauda AI
Alauda 版 Kueue

安装前配置

安装 Workbench

安装 Alauda AI Essentials

安装 Alauda AI

工具菜单配置

升级 Alauda AI

迁移到 Knative Operator

基础设施管理

关于 Alauda Build of Hami

关于 Alauda Build 的 NVIDIA GPU 设备插件

Namespace Management

创建工作台

使用 Workbench 对 LLM 进行微调

使用 Training Hub 微调大型语言模型

在 Ascend NPU 上使用 Workbench 对 LLM 进行微调和预训练

Kubeflow Trainer 快速入门

模型部署与推理

Create Inference Service using CLI

Extend Inference Runtimes

使用 KServe Modelcar 进行模型存储

为 vLLM 推理服务启用 Expert Parallel

Configure External Access for Inference Services

Configure Scaling for Inference Services

Scheduling Inference Services based on the CUDA version

Set Up Autoscaling for Inference Services with KEDA

使用 MLServer 运行时体验推理服务超时

推理服务无法进入运行状态

使用 Notebook 上传模型

监控与运维

日志记录与跟踪

添加监控面板

监控面板卡在加载中

安装 Label Studio

在 Alauda AI 中使用 LLM Compressor

Alauda 版 KubeRay Operator

CodeFlare SDK 教程

Alauda 版 Kueue

监控待处理的工作负载

配置公平共享

Gang scheduling

与 Alauda DevOps Pipelines 集成

与 InferenceService 集成

Alauda 版 KServe

Alauda 版 Llama Stack

安装 Llama Stack

Alauda 的 LeaderWorkerSet 构建

安装 LeaderWorkerSet

使用 Ragas 评估 RAG

Alauda Build of TrustyAI

安装 TrustyAI

用于 LLM 安全性的 AI Guardrails

NeMo Guardrails

TrustyAI Service (TAS)

Alauda Envoy AI Gateway 构建

安装 Envoy AI Gateway

Feast 的 Alauda 构建

Alauda 对 Kubeflow 的支持

how_to

使用 Kubeflow Notebooks

使用 Kubeflow Tensorboards

使用 Kubeflow Volumes

使用 Kubeflow Model Registry

使用 Kubeflow Pipelines

使用 Kubeflow Trainer v2 进行微调

安装 Kubeflow 插件

升级 Kubeflow 插件

Kubernetes APIs

Inference Service APIs

ClusterServingRuntime [serving.kserve.io/v1alpha1]

推理服务 [serving.kserve.io/v1beta1]

Workspace Kind [kubeflow.org/v1beta1]

Workspace [kubeflow.org/v1beta1]

AmlNamespace [manage.aml.dev/v1alpha1]

AmlCluster [amlclusters.aml.dev/v1alpha1]

架构、版本和组件

Alauda 版 Kueue

介绍

安装 Kueue

实用指南

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