Kubernetes与AI/ML结合使用可以通过以下几种方式：
1. 使用Kubernetes作为AI/ML模型的部署平台：将训练好的模型打包成容器镜像，并通过Kubernetes的容器编排功能部署到集群中进行推理或预测。这样可以实现模型的水平扩展和自动化管理。
2. 使用Kubernetes作为训练环境的管理平台：通过Kubernetes的资源管理和调度功能，可以有效地管理训练任务的资源分配和调度，提高训练效率和资源利用率。
3. 使用Kubernetes作为模型版本管理平台：Kubernetes提供了灵活的部署和回滚功能，可以方便地管理不同版本的模型，并通过AB测试等方式进行模型比较和优化。
4. 使用Kubernetes与其他AI/ML工具集成：Kubernetes可以与其他AI/ML工具如TensorFlow Serving、Kubeflow等进行集成，实现更高级的AI/ML应用场景，如模型监控、自动调优等。
