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MLOps Academy · レッスン

モデル向けのPod、Deployment、Service

MLのモデル提供をKubernetesの基本オブジェクトに対応付けます。

「モデル向けのPod、Deployment、Service」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。 これはレッスン1/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはMLOps Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

The Pod Is the Smallest Unit

Kubernetes never runs a bare container. The smallest thing it schedules is a Pod, a wrapper holding one container (your model server) plus its shared network. 📦

One Model Server per Pod

For ML serving you usually put one model API container in each Pod. That keeps scaling, restarts, and resource limits simple to reason about per model.

Pods Are Disposable

A Pod can die at any moment, on a node failure or an upgrade. You never name or nurse one; you let the cluster replace it for you.

Deployments Keep Pods Alive

A Deployment is the controller you actually create. It says how many identical model Pods you want and rebuilds any that crash or vanish.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-api
spec:
  replicas: 3

Replicas Give You Scale

Set replicas to 3 and you instantly run three copies of your model server. Bump the number and Kubernetes spins up more to share the load.

The Pod Template

Inside a Deployment, the template is the blueprint for every Pod: which image to pull, what port the model API listens on, and its resource needs.

Rolling Updates Are Built In

Ship a new model image and the Deployment does a rolling update, replacing old Pods a few at a time so predictions keep flowing with no downtime.

Pod IPs Keep Changing

Every new Pod gets a fresh internal IP. Clients cannot chase moving targets, so you need a stable front door that does not change. 🔀

The Service Is That Front Door

A Service gives your model Pods one steady name and virtual IP, then load-balances requests across whichever replicas are currently healthy.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: model-api
spec:
  selector:
    app: model-api
  ports:
    - port: 80

Labels Wire It Together

A Service finds its Pods by matching labels, not IPs. The selector app=model-api links the Service to every Pod carrying that same label.

ClusterIP vs LoadBalancer

A ClusterIP Service is reachable only inside the cluster, fine for internal calls. Use LoadBalancer or an Ingress when external users need the model.

Quick Check

Which object should you create to run and self-heal model Pods?

Recap

Pods run your model, a Deployment keeps the right number alive, and a Service gives clients one stable address. That trio is the core of serving on Kubernetes. ✅

よくある質問

「モデル向けのPod、Deployment、Service」レッスンは無料ですか？

はい。「モデル向けのPod、Deployment、Service」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MLOps Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「モデル向けのPod、Deployment、Service」で何を学びますか？

MLのモデル提供をKubernetesの基本オブジェクトに対応付けます。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMLOps Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

MLOps Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのMLOps Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン1/4です。

「モデル向けのPod、Deployment、Service」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このMLOps Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのMLOps Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

  1. モデル向けのPod、Deployment、Service
  2. CPU、メモリ、GPUを要求する
  3. ConfigMapsとSecretsで設定する
  4. Kubernetes Jobとして学習を実行する
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