<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Llm-D on SREKubeCraft | Nick Nikolakakis</title><link>https://srekubecraft.io/el/tags/llm-d/</link><description>Recent content in Llm-D on SREKubeCraft | Nick Nikolakakis</description><generator>Hugo</generator><language>el-GR</language><lastBuildDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://srekubecraft.io/el/tags/llm-d/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>llm-d - Kubernetes-native distributed LLM inference σε κλίμακα</title><link>https://srekubecraft.io/el/posts/llm-d-distributed-inference/</link><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://srekubecraft.io/el/posts/llm-d-distributed-inference/</guid><description>&lt;p&gt;Πριν από τρεις μήνες &lt;a href="https://srekubecraft.io/posts/kserve/"&gt;έγραψα για το KServe&lt;/a&gt; και για το πώς το &lt;code&gt;InferenceService&lt;/code&gt; CRD έχει γίνει ό,τι πιο κοντινό σε standard διαθέτει το cloud-native για να βάλεις ένα εκπαιδευμένο μοντέλο πίσω από ένα API. Εκείνο το post έκλεινε με ένα σκόπιμο cliffhanger: το KServe σου δίνει ένα πολύ καλό primitive για serving ενός μοντέλου, αλλά δεν λύνει το GPU sharing, το fractional scheduling ή το πώς κάνεις load balancing στο inference traffic ανάμεσα σε πολλά replicas ενός μεγάλου μοντέλου. Έδειξα προς το Volcano και το Kueue και προχώρησα.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>