Kubernetes Kueue项目v0.10.5版本发布:优化资源调度与稳定性提升
Kubernetes Kueue是一个开源的Kubernetes原生批处理作业队列系统,它为集群中的批处理工作负载提供了高效的资源管理和调度能力。Kueue通过定义ClusterQueue和LocalQueue等资源对象,帮助用户在共享的Kubernetes集群中实现公平的资源分配和作业调度。
近日,Kueue项目发布了v0.10.5版本,这个版本主要聚焦于修复多个关键问题并提升系统的稳定性。让我们一起来看看这个版本带来的重要改进。
资源调度优化
在资源调度方面,v0.10.5版本做出了几项重要改进。首先,修复了一个导致队列资源利用率不足的问题。当ClusterQueue配置了preemption.reclaimWithinCohort: Any时,现在可以更自由地将资源借出,因为系统能够确保后续可以回收这些资源。这一改进显著提升了集群资源的整体利用率。
其次,针对TopologyAwareScheduling(TAS)特性,新增了对节点选择器(Node Selectors)的支持,使得调度策略更加灵活。同时修复了一个当工作负载使用TopologyAwareScheduling且容器请求值为零时可能导致调度崩溃的问题,增强了系统的健壮性。
权限与配置修复
在权限管理方面,修复了Topology API的RBAC配置问题,现在使用Kueue Batch Admin角色的服务账户可以正常读取和编辑Topology API。这对于需要细粒度权限控制的用户环境非常重要。
配置方面,修复了LocalQueue状态消息中错误引用ClusterQueue的问题,现在当LocalQueue状态为Ready时,会正确显示LocalQueue相关信息,提高了日志和状态信息的准确性。
稳定性增强
v0.10.5版本还修复了多个可能导致系统不稳定的问题。其中最重要的是修复了调度器在使用准入检查时可能构建无效SSA补丁的问题,该问题会导致工作负载被拒绝并显示错误消息。此外,还修复了允许创建没有级别的Topology的问题,防止了不合规配置导致的潜在问题。
对于使用Helm部署的用户,修复了ServiceMonitor选择错误服务的问题,现在当启用Prometheus监控时,Kueue指标能够被正确收集。
兼容性考虑
考虑到升级兼容性,v0.10.5版本撤销了之前将ClusterQueue.Preemption.BorrowWithinCohort与FairSharing一起使用时设为无操作的决定。虽然这种配置组合仍然不推荐使用,但撤销这一变更可以确保现有用户的平滑升级体验。项目团队提醒用户,这种配置组合在未来版本中可能会被移除,建议用户考虑替代方案。
总体而言,Kueue v0.10.5版本通过一系列关键修复和优化,显著提升了系统的稳定性和资源调度效率。对于生产环境用户来说,这是一个值得升级的版本,特别是那些遇到资源利用率问题或需要更稳定调度行为的用户。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00