Kubernetes : comment adapter l’orchestration aux charges de travail d’IA
Face aux besoins massifs de calcul de l’IA, Kubernetes devient un outil central pour répartir les ressources et piloter des clusters complexes. GPU coûteux, sécurité des modèles, politiques communes et observabilité : voici les pratiques qui permettent de rendre cette infrastructure plus efficace sans la transformer en usine à gaz.




