Künstliche Intelligenz stellt nicht nur große Anforderungen an Rechenleistung, sondern auch an Skalierbarkeit und Flexibilität in der Infrastruktur. Kubernetes hat sich als vielversprechende Lösung für den Betrieb von KI-Workloads etabliert – doch die Integration ist nicht trivial. Dieser Artikel zeigt, warum Kubernetes für KI-Projekte, insbesondere Large Language Models (LLMs), neue Horizonte eröffnet – und wo die Fallstricke lauern.
Warum Kubernetes für KI immer relevanter wird
In einer Ära von rasch fortschreitenden Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz – insbesondere bei generativer KI wie GPT, LLaMa oder Claude – müssen Unternehmen ihre Modelle effizient trainieren, bereitstellen und skalieren können. Kubernetes, als de-facto Standard für containerisierte Anwendungen, bringt hierfür zentrale Eigenschaften mit:
- Automatische Skalierung: Kubernetes kann Workloads dynamisch basierend auf Auslastung skalieren – ein Schlüssel für rechenintensive Trainings- und Inferenzjobs.
- Multi-Tenant-Fähigkeit: Kubernetes erlaubt die sichere Trennung von Ressourcen über Namespaces – wichtig in KI-Teams mit Forschungs-, Entwicklungs- und Produktionseinheiten.
- Portabilität: Deployments können Cloud-agnostisch von On-Premises bis Multi-Cloud erfolgen – ein starkes Argument für hybride KI-Infrastrukturen.
Immer mehr Unternehmen setzen aus diesen Gründen auf Kubernetes für ihre ML- und KI-Pipelines. Laut einer Umfrage von CNFC und DataDog (2024) nutzen bereits 38 % aller Kubernetes-Anwender die Plattform für Machine-Learning-Prozesse – fünf Prozentpunkte mehr als im Vorjahr (Quelle: CNCF Landscape Report 2024).
Technologische Fortschritte seitens Kubernetes und ML-Ökosystem
Die Open-Source-Community hat in den letzten Jahren zahlreiche Erweiterungen bereitgestellt, um Kubernetes besser an die Bedürfnisse von KI-Anwendungen anzupassen. Exemplarisch seien genannt:
- Kubeflow: Ein vollständiger ML-Stack, der auf Kubernetes läuft und Tools für Model Training, Serving und Monitoring integriert.
- Ray on Kubernetes: Ermöglicht horizontale Skalierung verteilter Training-Jobs für große ML-Modelle.
- GPU-Unterstützung: NVIDIA-Plugins, wie der Kubernetes Device Plugin oder der GPU Operator, erlauben die Zuweisung und Verwaltung von Beschleunigern.
Auch im Bereich Scheduling hat sich viel getan. Mit Volcano und Kueue existieren spezielle Scheduler, die Trainingsjobs priorisieren und Hardware effizienter allokieren als der Standard-Scheduler von Kubernetes.
Herausforderungen bei der KI-Integration in Kubernetes
Trotz seiner Stärken ist Kubernetes für KI kein Selbstläufer. Insbesondere bei komplexen LLM-Workloads stoßen viele Organisationen auf folgende Herausforderungen:
- Ressourcenmanagement: GPU-Fragmentierung, exakte Zuweisung von Beschleunigern und speicherintensive Jobs erfordern feingranulares Scheduling und Tuning.
- Datenzugriff: Machine-Learning-Workloads sind oft stark I/O-lastig. Der Zugriff auf große Datensätze auf verteiltem Speicher (z. B. S3 oder HDFS) bringt Performance- und Sicherheitsfragen mit sich.
- Observability: Die Überwachung großer KI-Pipelines auf Kubernetes erfordert spezialisierte Tools wie Prometheus, Grafana, TensorBoard und ML-Monitoring-Add-ons.
Ein weiterer kritischer Punkt ist die Bereitstellung geeigneter Hardware. Laut einer Erhebung von RedHat (2024) geben 57 % der Unternehmen an, dass unklare Beschleunigeranforderungen – etwa hinsichtlich GPU-Art oder Netzwerkanbindung – den eigentlichen Rollout von Modellen in Kubernetes ausbremsen (Quelle: RedHat State of AI Infrastructure Report 2024).
Experten empfehlen daher, Cluster mit flexibler GPU/TPU-Virtualisierung (z. B. vGPU von NVIDIA) aufzusetzen und diese durch Profile in Kubernetes (über node labels und Taints & Tolerations) gezielt zuzuweisen.
Warum Kubernetes ideal für LLMs sein kann
Large Language Models bringen zusätzliche Anforderungen: große Parameteranzahl, hohe I/O-Raten, verteiltes Training und lange Laufzeiten. Kubernetes adressiert viele dieser Herausforderungen – vorausgesetzt, die richtige Architektur ist implementiert:
- Pipeline-Orchestrierung: Tools wie Argo Workflows können komplexe LLM-Trainingsprozesse in DAGs (Directed Acyclic Graphs) abbilden und überwachen.
- Skalierbarkeit auf Node- und Pod-Ebene: LLMs profitieren von skalierbaren Mikroservices – von Datapreprocessing bis Inferenz-Endpoints.
- Hochverfügbarkeit: Rolling Updates, automatische Wiederherstellung und ReplicaSets reduzieren die Ausfallzeiten von LLM-APIs deutlich.
Auch das Thema Federated Learning lässt sich mit Kubernetes praktisch umsetzen: Mehrere Cluster – womöglich in verschiedenen Regionen – können orchestriert und Daten dezentralisiert verarbeitet werden, z. B. über KubeFed oder Crossplane.
Ein Referenzbeispiel liefert OpenAI selbst: Für das Hosting von GPT-Modellen nutzt man laut eigenen Aussagen ein stark containerisiertes, orchestriertes Setup mit Fokus auf Produktionssicherheit und Auto-Scaling – auch wenn keine Details zur zugrunde liegenden Plattform öffentlich sind, legen Branchenquellen nahe, dass Technologien wie Kubernetes hier eine zentrale Rolle spielen.
Best Practices für Unternehmen: So gelingt die Umsetzung
Für Unternehmen, die Kubernetes zur Basis ihrer KI-Infrastruktur machen wollen, empfehlen sich folgende Best Practices:
- Separates ML-Cluster aufbauen: KI-Workloads bringen spezielle Anforderungen an GPU-Zugriff, Speicher und Load Balancing mit – ein dediziertes Cluster hilft, Konflikte mit klassischen Workloads zu vermeiden.
- GPU-Scheduling optimieren: Tools wie NVIDIA MIG, KubeSlice oder Topo-aware Scheduling sorgen für bessere Auslastung und Performance.
- Security & Quotas von Anfang an mitdenken: Namespaces mit RBAC, Resource Quotas und Network Policies vermeiden Ressourcenmissbrauch und sichern sensible Daten.
Darüber hinaus ist eine enge Verzahnung von Dev und Data Science essenziell. MLOps-Ansätze auf Kubernetes – etwa über Kubeflow Pipelines oder MLflow Operatoren – ermöglichen reproduzierbare Modellläufe und vereinfachen das Deployment in Produktion.
Fazit: Kubernetes als Rückgrat der KI-Infrastruktur
Kubernetes entwickelt sich von einer DevOps-Plattform zu einem tragfähigen Fundament für KI-Innovationen. Durch seine Modularität, Skalierbarkeit und ständig wachsende Unterstützung im KI-Ökosystem eröffnet es neue Möglichkeiten für das Hosting, Training und Serving von Small bis Large Language Models.
Allerdings erfordert die produktive Nutzung von Kubernetes für KI Expertise auf mehreren Ebenen – von Infrastruktur über Datensicherheit bis hin zu Modellmonitoring. Wer diese Komplexität früh erkennt und strategisch plant, kann KI-Projekte schneller, sicherer und nachhaltiger umsetzen.
Wie setzen Sie Kubernetes für Ihre ML-Workloads ein? Diskutieren Sie Ihre Erfahrungen und Best Practices mit uns in den Kommentaren oder unserer Community auf LinkedIn!
