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编程智能体与代码 · 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
编程智能体与代码 · 从小样开始

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

  1. 安装操作器并准备模型工作负载配置。
  2. 提交资源定义,检查节点与推理服务就绪状态。
  3. 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。

查看 KAITO 官方说明 ↗

器选AI · 场景选型

从编程智能体与代码角度评估KAITO

把编程智能体与代码需要的条件列清楚,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。

  1. 能否读懂上下文

    确认工具能够读取所需目录,且不会引入不必要的资料。

  2. 改动是否可审查

    优先能展示差异、保留原文件和逐步验证的工作方式。

  3. 测试能否说明问题

    测试应覆盖用户可见行为,不只证明代码能运行。

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。

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