Kubernetes與AI/ML結合使用可以通過以下幾種方式：
1. 使用Kubernetes作為AI/ML模型的部署平臺：將訓練好的模型打包成容器鏡像，并通過Kubernetes的容器編排功能部署到集群中進行推理或預測。這樣可以實現模型的水平擴展和自動化管理。
2. 使用Kubernetes作為訓練環境的管理平臺：通過Kubernetes的資源管理和調度功能，可以有效地管理訓練任務的資源分配和調度，提高訓練效率和資源利用率。
3. 使用Kubernetes作為模型版本管理平臺：Kubernetes提供了靈活的部署和回滾功能，可以方便地管理不同版本的模型，并通過AB測試等方式進行模型比較和優化。
4. 使用Kubernetes與其他AI/ML工具集成：Kubernetes可以與其他AI/ML工具如TensorFlow Serving、Kubeflow等進行集成，實現更高級的AI/ML應用場景，如模型監控、自動調優等。
