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Alauda AI
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关于 Alauda Build of Hami

关于 NVIDIA GPU Device Plugin 的 Alauda Build

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安装 Alauda AI

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升级 Workbench

硬件配置文件管理

使用 CLI 创建 Hardware Profile

将工作负载调度到特定的 GPU 节点

创建仅 CPU 和 GPU 加速的 Profile

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使用 Kubeflow Notebooks

使用 Kubeflow 存储卷

使用 Kubeflow Tensorboards

使用 Connections

创建 Data Science Pipelines Application

使用 Kubeflow Pipelines

使用 Elyra 在 JupyterLab 中运行 Kubeflow Pipelines

使用可复用的 Kubeflow Pipeline 组件

Kubeflow Pipelines 执行和存储行为

使用 Kueue 调度 Alauda DevOps Pipelines

分布式工作负载

CodeFlare SDK 教程

运行 Spark Application

使用 Kubeflow Model Registry

使用带认证和 RBAC 的 MLflow Python SDK

Kubeflow Pipeline + MLflow 集成

使用 MLflow 跟踪 AI 智能体

将编码智能体与本地部署的推理服务结合使用

使用编码智能体和本地部署 LLM 运行 MLOps

Alauda 对 Kubeflow 的支持

安装 Kubeflow Operators

升级 Kubeflow Operators

数据科学流水线

Data Science Pipelines operator

安装 Data Science Pipelines

Alauda Build of KubeRay Operator

安装 KubeRay Operator

Alauda Build 的 Spark operator

安装 Spark Operator

安装 Label Studio

Alauda Build of Feast

Kubeflow Trainer 快速入门

使用 Kubeflow Trainer v2 进行 Fine-Tuning

Checkpointing 和 TrainJob 恢复

使用 Kueue、Checkpointing 和 Inference 共存的可抢占 TrainJobs

使用 Dynamic Resource Allocation (DRA) 进行 GPU 切片

Training Runtime 镜像

使用 Training Hub 对 LLM 进行微调

使用 MLflow Tracking 和 TrustyAI Evaluation 的每日 Fine-Tuning Pipeline

使用 Workbench 对 LLM 进行 Fine-tuning

在 Ascend NPU 上微调和预训练 LLM

配额与调度

配置公平共享

使用 Kueue 管理 Ascend NPU 配额

Alauda Build of Kueue

Alauda 对 Volcano 的支持

JobSet 的 Alauda Build

使用 Notebook 上传模型

管理推理服务

使用 CLI 创建推理服务

从 Kubeflow 监控面板部署推理服务

扩展推理运行时

使用 KServe Modelcar 进行模型存储

配置推理服务外部访问

配置推理服务自动扩缩容

使用 KEDA 为推理服务配置自动扩缩容

基于 CUDA 版本调度推理服务

使用 Kueue 调度推理服务

为 vLLM Inference Services 启用 Expert Parallel

vLLM 推理服务的推测解码

使用 MLServer Runtime 时遇到推理服务超时

推理服务无法进入运行状态

对消费者进行身份验证

配置令牌配额

令牌使用量计量

路由到 LLM 提供商

Token 用量分摊计费

Alauda AI 上的 LLM Compressor

Model as a Service

MaaS 管理员指南

MaaS 用户指南

MaaS 组件扩缩容

Alauda Build of KServe

Envoy AI Gateway

Envoy AI Gateway 的 Alauda 版本

Alauda Build 的 LeaderWorkerSet

LeaderWorkerSet 的 Alauda 版本

InferNex Bridge

InferNex Bridge 的 Alauda 构建版

安装 InferNex Bridge

构建 AI 应用

使用 Core Profile 快速开始

使用 Secure Profile 的 Demo

Demo Advanced：带有 Token Exchange 的 Tool 上的 AuthBridge

Envoy AI Gateway 后端包含两个 MCP server 的 Kagenti

Alauda 的 Llama Stack 构建

安装 Llama Stack

Kagenti Operator

MCP 生命周期 Operator

Alauda Build 的 MCP Lifecycle Operator

安装 MCP Lifecycle Operator

评测与安全

使用 Ragas 评估 RAG

用于 LLM 安全的 AI Guardrails

NeMo Guardrails

TrustyAI 的 Alauda Build

安装 TrustyAI

部署 TrustyAI Service

监控与运维

日志与链路追踪

监控指标和视图

添加监控面板

监控待处理工作负载

监控面板卡在加载中

偏差与漂移监控

Kubernetes APIs

Inference Service APIs

ClusterServingRuntime [serving.kserve.io/v1alpha1]

InferenceService [serving.kserve.io/v1beta1]

Workspace Kind [kubeflow.org/v1beta1]

Workspace [kubeflow.org/v1beta1]

AmlNamespace [manage.aml.dev/v1alpha1]

AmlCluster [amlclusters.aml.dev/v1alpha1]

配额与调度

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