Pytorch图像去噪实战（七十四）：Kubernetes部署图像去噪服务，实现容器编排和弹性扩展一、问题场景：Docker Compose够用，但多服务扩展开始吃力前面我们用 Docker Compose 部署了图像去噪服务。Compose 对单机部署非常好用，但当项目变复杂后，会遇到：多台机器部署困难服务副本扩缩容不方便容器挂了需要自动恢复多环境配置管理复杂GPU节点调度麻烦服务升级和回滚不够规范这时就可以考虑 Kubernetes。这一篇我们实现：使用 Kubernetes 部署图像去噪 FastAPI 服务。二、Kubernetes解决什么问题？K8s主要解决：容器编排 自动重启 服务发现 滚动更新 扩缩容 配置管理 资源限制对于图像去噪服务，K8s可以帮我们：部署多个推理副本控制CPU/内存资源挂载模型文件统一暴露服务后续接入HPA自动扩容/