随着企业对 AI 应对多场景的负载均衡日趋增加。企业需要一个更加灵活、自动化的解决方案，来确保 AI 基础设施的高可用性、低延迟和无缝扩展。
，即在同一个分布式集群中的进程或服务如何才能找到对方并建立连接。
多模态模型的 DP 负载不均难题 相较于纯文本大语言模型，多模态模型的训练负载均衡问题更为复杂棘手。多模态模型的训练数据由文本和图像数据构成，其中图像与视频模态本身就存在显著的负载不均问题。
通过引入 UNP 平台可充分发挥软硬一体化的技术优势，百度智能云在 2023 年 1 月推出了可编程负载均衡 UNP-BGW 网关 1.0，有效解决了负载均衡网关中的大带宽、大象流、低延迟等问题需求，为负载均衡网关带来如下收益
集群负载重平衡基于节点疏散，通过手动的方式，控制将部分连接从负载较高的节点疏散到负载较低的节点，从而达成整个集群的负载平衡。
LoadBalancer 方式依赖云服务商提供的负载均衡器来提供服务。目前，云服务商的负载均衡器不支持 QUIC 的地址迁移特性。
BFE Ingress Controller是基于 BFE 实现的Kubernetes Ingress Controller，用于支持在 Kubernetes 中使用 Ingress来暴露服务并进行负载均衡
🔥🔥 AllData可定义数据中台，以数据平台为底座，以数据中台为桥梁，以机器学习平台为工厂，以大模型应用为上游产品，提供全链路数字化解决方案。
:v0.1 . 2.2部署应用在k8s集群下执行如下命令，创建k8s-contiv-ui： # kubectl apply -f yaml/k8s-contiv-ui.yaml 2.3登录使用 把
这个yaml里面并没有写启动命令，这就是k8s的方便之处：如果你不写的话，那么应用程序就默认按照其Dockerfile里指定的启动命令来启动。
