KAITO - operador Kubernetes para automatizar cargas de trabalho de IA e ML: serviços de inferência, ajuste fino e RAG

KAITO (Kubernetes AI Toolchain Operator) é um operador open source que automatiza a execução e o gerenciamento de tarefas de inferência (inference) e ajuste fino (fine-tuning) de modelos AI/ML em um cluster Kubernetes.
O projeto foi criado para que os desenvolvedores possam usar o Kubernetes não apenas para microsserviços, mas também para trabalhar com grandes modelos de linguagem (LLM), IA generativa e pipelines de ML — sem a necessidade de configurar manualmente a infraestrutura de GPU, manifestos e dependências.

KAITO foi aceito pela Cloud Native Computing Foundation (CNCF) como um projeto sandbox, o que confirma seu crescimento e abertura à comunidade.
A ideia principal é descrever a carga de trabalho de IA de forma declarativa, usando CRD (Custom Resource Definition), e o operador cria automaticamente os nós, contêineres, serviços e APIs necessários. Aplicação: KAITO é adequado para implantar modelos LLM (como Llama 3, Phi-3, Mistral, Gemma), APIs de inferência, sistemas RAG e ajuste fino de modelos em clusters Kubernetes corporativos ou privados, incluindo nós com GPU.

Links úteis

• GitHub do projeto: github.com/kaito-project/kaito
• Documentação da Azure (exemplo de uso): learn.microsoft.com/en-us/azure/aks/ai-toolchain-operator
• Projeto CNCF Sandbox: cncf.io/projects/kaito
• Blog sobre KAITO e IA no Kubernetes: blog.aks.azure.com
• Exemplos de CRD e YAML: examples/ no GitHub

Arquitetura e componentes principais

KAITO é construído com base no Kubernetes Operator Pattern e usa controladores que monitoram o estado de recursos personalizados e criam automaticamente a infraestrutura necessária para a carga de IA.

Componentes principais:

Arquitetonicamente, o KAITO funciona assim:

1. Você cria um manifesto YAML (por exemplo, Workspace) especificando o modelo, recursos e configuração.
2. O controlador cria os nós GPU (via NodeClaim ou Provisioner), seleciona o contêiner e implanta o serviço.
3. O Kubernetes cria um Service com API acessível para inferência.

Recursos e benefícios

1. Gerenciamento declarativo de cargas de IA
   Tudo é descrito em manifestos YAML — não há necessidade de escrever arquivos de deployment manualmente ou configurar GPUs.
2. Suporte para modelos LLM e serviços de inferência
   Presets integrados para modelos populares, suporte à API OpenAI e ajuste automático de parâmetros para o pool de GPU.
3. Gerenciamento automático de nós GPU
   KAITO integra-se a provisionadores (como o Karpenter) para alocar e liberar GPUs automaticamente.
4. Recursos de Fine-tuning e RAG
   O operador RAGEngine permite criar serviços RAG com FAISS e serviços de embeddings diretamente no cluster.
5. API compatível com OpenAI
   Facilita a migração de aplicativos que já usam a API OpenAI para modelos hospedados localmente.
6. Extensibilidade
   Permite adicionar contêineres personalizados, novos modelos e integrar o KAITO em pipelines CI/CD com GitOps.

Início rápido

Abaixo está um exemplo de manifesto YAML para implantar um serviço de inferência com o modelo Phi-3.5-Mini-Instruct.

Etapas de implantação

Exemplo de chamada à API:

Configuração de nodeSelector, taints e imagens personalizadas

KAITO permite controlar com flexibilidade onde e como as workloads serão implantadas:

spec:
resource:
labelSelector:
matchLabels:
gpu-type: nvidia
nodeSelector:
disktype: ssd
tolerations:

* key: "nvidia.com/gpu"
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"
inference:
preset:
name: llama3-8b
image: custom.registry.io/llama3:latest

• nodeSelector — define em quais nós a workload pode ser implantada (por exemplo, nós com GPU).
• taints/tolerations — garantem que os pods sejam atribuídos apenas aos nós desejados.
• image — define um contêiner personalizado com o modelo ou build próprio (por exemplo, com bibliotecas adicionais).

Limitações e melhores práticas

Limitações:

• KAITO está na fase CNCF Sandbox — a API ainda pode mudar.
• Suporte completo para GPU e auto-scaling está mais maduro no Azure AKS (mas pode ser adaptado para outros ambientes).
• Atualização automática de modelos ainda não implementada.
• Para RAG é necessário armazenamento adicional e serviços de embeddings.

Recomendações:

• Use nós GPU com A100/V100/T4 em um pool dedicado.
• Isole workloads com taints/tolerations.
• Monitore recursos (via Prometheus/Grafana ou Kube-metrics-server).
• Adote o GitOps: armazene CRDs e YAMLs em um repositório e implante com ArgoCD ou Flux.
• Para fine-tuning, use namespaces separados e cotas de recursos limitadas.

Cenários reais de uso

1. Inferência de modelos

Implantação de modelos LLM em clusters próprios com API compatível com OpenAI para aplicativos internos.

2. Chatbots e NPCs em jogos

Integração de modelos em servidores de jogos: NPCs reagem às ações do jogador por meio de serviços locais de inferência (sem enviar dados a APIs externas).

3. Sistemas RAG

Combinação de KAITO + FAISS para Retrieval-Augmented Generation — por exemplo, gerar respostas baseadas em documentação interna ou dados do jogo.

4. Fine-tuning de modelos

Ajuste fino de modelos pré-treinados (como Mistral ou Phi-3) com datasets próprios para tarefas específicas.

Conclusão

KAITO torna o trabalho com cargas AI/ML no Kubernetes simples e declarativo.
Ele é ideal tanto para engenheiros que constroem infraestrutura de IA em nuvem ou on-premises quanto para equipes que desejam integrar modelos em projetos de jogos sem depender de APIs externas.

O projeto está em rápido desenvolvimento e já pode fazer parte do seu stack de IA no Kubernetes.