2017 年，Google Brain 发布了一篇具有里程碑意义的论文——《Attention Is All You Need》，这篇论文不仅首次提出了 Transformer 模型，更重要的是，它宣称“注意机制（Attention Mechanism）就足以构建强大的模型”，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域乃至更广泛的 AI 领域的研究格局。并行计算： 由于 Self-Attention 的

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本文将指导您一步步完成大模型在Kubernetes上的部署流程，从镜像构建、模型服务部署，到核心的弹性伸缩，并提供关键的代码示例。Kubernetes (K8s)，作为容器编排的事实标准，凭借其强大的自动化管理能力、资源调度能力和弹性伸缩能力，成为了部署大模型的理想平台。但这会增加配置复杂度。生态系统成熟： K8s拥有丰富的生态工具和组件，如Istio（流量管理）、Prometheus/Grafa