CPU, Bellek ve GPU İsteyin
Pod'ların doğru zamanlanması için kaynak sınırlarını belirleyin.
CPU, Bellek ve GPU İsteyin, CoddyKit'te ücretsiz bir MLOps Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 2. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, MLOps Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
The Scheduler Needs Numbers
Kubernetes places Pods onto nodes that have room. To decide, the scheduler needs you to declare how much CPU and memory each model Pod will use.
Requests vs Limits
A request is the amount guaranteed and used for scheduling. A limit is the ceiling a container may not cross. You almost always set both.
CPU Is Measured in Millicores
CPU is counted in millicores: 1000m equals one full core. Asking for 500m means your model Pod is promised half of one CPU core.
resources:
requests:
cpu: "500m"
memory: "512Mi"
limits:
cpu: "1"
memory: "1Gi"Memory Uses Mi and Gi
Memory is set in mebibytes or gibibytes, like 512Mi or 2Gi. Size it to your model plus its runtime, with a little headroom on top.
Too Low and the Pod Stays Pending
If no node can satisfy your requests, the Pod sits in Pending forever. Big GPU models often wait simply because nothing free is large enough.
OOMKilled When You Exceed Memory
Cross your memory limit and the kernel kills the container with an OOMKilled status. Right-sizing limits keeps your model server from being reaped mid-request. 💥
CPU Limits Throttle, Not Kill
Unlike memory, breaching a CPU limit does not kill the Pod. The container is just throttled, so latency climbs instead of the process dying.
GPUs Are Requested as Limits
GPUs are an extended resource. You ask for them only under limits with nvidia.com/gpu, and the value must be a whole number, never a fraction.
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1A GPU Is Not Time-Shared
One GPU request grabs the entire device for that Pod by default. Two Pods cannot casually share a card without special MIG or time-slicing setup.
The Device Plugin Makes GPUs Visible
Nodes only advertise GPUs after the NVIDIA device plugin runs on them. No plugin, no nvidia.com/gpu resource, and your GPU Pod stays Pending.
Right-Sizing Saves Money
Over-requesting wastes whole nodes; under-requesting risks evictions. Watching real usage and tuning requests is how you keep serving both stable and cheap.
Quick Check
What happens when a container exceeds its memory limit?
Recap
Declare requests and limits for CPU and memory, ask for whole GPUs under limits, and right-size from real usage to keep model Pods healthy. ✅
Sıkça Sorulan Sorular
“CPU, Bellek ve GPU İsteyin” dersi ücretsiz mi?
Evet — “CPU, Bellek ve GPU İsteyin” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve MLOps Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“CPU, Bellek ve GPU İsteyin” dersinde ne öğreneceğim?
Pod'ların doğru zamanlanması için kaynak sınırlarını belirleyin. MLOps Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
MLOps Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te MLOps Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 2. dersidir.
“CPU, Bellek ve GPU İsteyin” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu MLOps Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her MLOps Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Modeller için Pod'lar, Dağıtımlar ve Hizmetler
- CPU, Bellek ve GPU İsteyin
- ConfigMaps ve Secrets ile Yapılandırın
- Eğitimi Kubernetes İşi Olarak Çalıştırın