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Pytorch图像去噪实战（七十四）：Kubernetes部署图像去噪服务，实现容器编排和弹性扩展

一、问题场景：Docker Compose够用，但多服务扩展开始吃力

前面我们用 Docker Compose 部署了图像去噪服务。

Compose 对单机部署非常好用，但当项目变复杂后，会遇到：

• 多台机器部署困难
• 服务副本扩缩容不方便
• 容器挂了需要自动恢复
• 多环境配置管理复杂
• GPU节点调度麻烦
• 服务升级和回滚不够规范

这时就可以考虑 Kubernetes。

这一篇我们实现：

使用 Kubernetes 部署图像去噪 FastAPI 服务。

二、Kubernetes解决什么问题？

K8s主要解决：

容器编排 自动重启 服务发现 滚动更新 扩缩容 配置管理 资源限制

对于图像去噪服务，K8s可以帮我们：

• 部署多个推理副本
• 控制CPU/内存资源
• 挂载模型文件
• 统一暴露服务
• 后续接入HPA自动扩容
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