开源与本地工具 · 工具介绍
KAITO
在 Kubernetes 中自动化部署大语言模型推理、微调和 RAG 服务，提供工作负载配置抽象。
KAITO 能做什么
在 Kubernetes 中自动化部署大语言模型推理、微调和 RAG 服务，提供工作负载配置抽象。
- 模型API与推理服务
如何使用 KAITO
在集群部署一个模型推理工作负载
准备输入
- Kubernetes 集群
- 受支持模型
- 资源与调度要求
操作步骤
- 安装操作器并准备模型工作负载配置。
- 提交资源定义，检查节点与推理服务就绪状态。
- 发送样例请求并核对日志、响应和资源分配。
预期交付物
- 模型工作负载
- 推理服务验证记录
仍需满足集群、GPU 和模型授权要求，预设参数应结合任务验证。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从开源与本地工具角度评估KAITO
把开源与本地工具需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
本地运行到哪一步
区分本地界面、本地处理和外部API；不能只看名称判断数据去向。
环境是否匹配
检查系统、内存、磁盘和依赖，按官方要求判断能否运行。
后续是否可维护
确认许可证、配置保存、数据导出与版本更新方法。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
