昨日，CNCF AI 工作组发布了《云原生人工智能白皮书》，这份白皮书提供了云原生人工智能（Cloud Native Artificial Intelligence，CNAI）领域的深入分析，详细讨论了云原生技术如何支持 AI 的发展和使用，包括当前状态、挑战、机会和潜在解决方案。同时，它也探讨了 AI 如何增强云原生技术，例如通过预测负载和更好的资源调度来提高效率。

以下是主要内容概括：

执行摘要：

• 强调了云原生技术和人工智能的重要性，以及它们如何成为当今技术发展的关键趋势。
• 指出了云原生技术为 AI 提供了一个可扩展和可靠的运行平台，尤其是在 AI 和 ML 领域。
• 讨论了云原生技术在支持 AI/ML 工作负载方面的挑战和机遇。

云原生人工智能介绍：

• 描述了云原生技术的发展历程，从 LXC 到 Docker 再到 Kubernetes。
• 解释了云原生计算基金会对云原生技术的定义，以及这些技术如何实现系统的模块化设计、开发、部署、可扩展性和弹性。
• 介绍了人工智能的演变，包括机器模拟人类智能的能力，以及AI在语音识别、机器翻译、图像处理等领域的应用。
• 讨论了云原生和 AI 的结合，以及如何构建和部署使用云原生原则的 AI 应用程序和工作负载。

云原生人工智能的挑战：

• 数据准备：处理大数据量、数据同步和数据治理的挑战。
• 模型训练：处理计算需求、成本效率、可扩展性和编排/调度的挑战。
• 模型服务：处理微服务架构、模型放置、资源分配和用户体验的挑战。
• 用户体验：提供无缝用户体验的挑战，特别是在 AI 训练工作负载方面。
• 跨领域关注点：包括参考实现、资源配置、成本控制、可观测性、灾难恢复和业务连续性、安全性和合规审计、可持续性等。

云原生人工智能的前进之路：

• 提出了一系列建议，以推动 CNAI 的发展，包括灵活性、可持续性、自定义平台依赖项、参考实现和行业术语的接受。
• 讨论了现有的解决方案，如 Kubeflow、向量数据库和 OpenLLMetry，以及它们如何帮助解决 CNAI 的挑战。
• 探讨了未来的机会，包括 CNCF 项目景观、CNAI 对儿童和学生的教育、参与机会、信任与安全/安全设计、以及新工程学科的出现。

结论：

• 总结了结合 AI 和云原生技术为组织带来的机遇，以及如何通过投资正确的人才、工具和基础设施来实现这些机遇。

附录：

• 提供了术语表和参考文献，以便读者可以进一步探索和了解相关主题。

整体而言，这份白皮书为读者提供了一个全面的视角，以理解云原生人工智能的现状、面临的挑战以及未来的发展方向。

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