serverless kubernetes和ack虛擬節點都已基於eci提供gpu容器例項功能，讓使用者在雲上低成本快速搭建serverless ai實驗室，使用者無需維護伺服器和gpu基礎執行環境，極大降低ai平台運維的負擔，顯著提公升整體計算效率。
在pod的annotation中指定所需gpu的型別（p4/p100/v100等），同時在resource.limits中指定gpu的個數即可建立gpu容器例項。每個pod獨佔gpu，暫不支援vgpu，gpu例項的收費與ecs gpu型別收費一致，不產生額外費用，目前eci提供多種規格的gpu型別。（請參考
選擇深圳區域，可用區d。
我們使用tensorflow模型對如下進行識別：
部署後pod會處於pending狀態：
等待幾十秒後pod狀態變成running，待計算完成後會變成terminated狀態。
從pod的日誌我們可以看到pod能夠識別p100 gpu硬體，而且可以正確識別為panda。
通過以上示例可以看出，從環境搭建到計算結束，整個過程使用者無需購買和管理伺服器，無需安裝gpu執行環境，serverless的方式可以讓使用者更加關注在ai模型構建，而不是底層基礎設施的管理和維護。
雲上快速搭建Serverless AI實驗室
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