Documentation Google Kubernetes Engine
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Tutoriels sur l'IA/le ML sur GKE
Formation
Formation et tutoriels
Architecting with Kubernetes Engine
Ce cours s'appuie sur des présentations, des démonstrations et des ateliers pratiques pour vous aider à explorer et déployer des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que des pods, des conteneurs, des déploiements et des services, ainsi que des réseaux et des services applicatifs.
Formation
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Atelier Qwiklabs Qwik Start
Découvrez comment déployer une application en conteneur avec Kubernetes Engine en moins de 30 minutes.
Formation
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Diffuser des LLM pour l'inférence d'IA/ML à l'aide de GPU sur GKE avec vLLM
Ce tutoriel explique comment utiliser des processeurs graphiques (GPU) sur GKE pour exécuter des grands modèles de langage (LLM) pour l'inférence d'IA/ML.
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Créer un cluster et déployer une charge de travail dans la console Google Cloud
Découvrez comment créer un cluster Kubernetes et déployer une application Web "Hello World" dans la console Google Cloud .
Formation
Formation et tutoriels
Configurer l'équilibrage de charge HTTP(S) avec la ressource d'entrée
Ce tutoriel explique comment exécuter une application Web derrière un équilibreur de charge HTTP(S) externe en configurant la ressource d'entrée (Ingress).
Formation
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Configurer des noms de domaine avec des adresses IP statiques
Ce tutoriel explique comment exposer votre application Web à Internet sur une adresse IP externe statique, puis configurer les enregistrements DNS de votre nom de domaine pour qu'ils pointent vers votre application.
Cas d'utilisation
Cas d'utilisation
Bonnes pratiques pour l'intégration et la livraison continues dans Google Kubernetes Engine
Découvrez les bonnes pratiques d'intégration et de diffusion continues dans GKE, du contrôle de la source aux stratégies de déploiement.
CI/CD
GitOps
Cas d'utilisation
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Configurer des adresses IP publiques utilisées en mode privé pour GKE
Appliquez des adresses IP publiques utilisées en mode privé à des blocs d'adresses de pod Google Kubernetes Engine.
Mise en réseau
VPC
Cas d'utilisation
Cas d'utilisation
Bonnes pratiques pour l'exécution d'applications Kubernetes à coût maîtrisé sur GKE
Tirez parti de l'élasticité fournie par Google Cloud lors de l'exécution d'applications à coût maîtrisé sur GKE.
Coûts
Cas d'utilisation
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Chemin de modernisation pour les applications .NET sur Google Cloud
Découvrez un processus progressif et structuré permettant de moderniser des applications monolithiques.
Windows
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Dernière mise à jour le 2025/09/01 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/01 (UTC)."],[],[],null,["# Google Kubernetes Engine documentation\n======================================\n\n[Read product documentation](/kubernetes-engine/docs/concepts/kubernetes-engine-overview)\nDeploy, manage, and scale containerized applications on Kubernetes, powered by Google Cloud.\n[Learn more](/kubernetes-engine/docs/concepts/kubernetes-engine-overview)\n[Get started for free](https://console.cloud.google.com/freetrial) \n\n#### Start your proof of concept with $300 in free credit\n\n- Get access to Gemini 2.0 Flash Thinking\n- Free monthly usage of popular products, including AI APIs and BigQuery\n- No automatic charges, no commitment \n[View free product offers](/free/docs/free-cloud-features#free-tier) \n\n#### Keep exploring with 20+ always-free products\n\n\nAccess 20+ free products for common use cases, including AI APIs, VMs, data warehouses,\nand more.\n\nDocumentation resources\n-----------------------\n\nFind quickstarts and guides, review key references, and get help with common issues. \nformat_list_numbered\n\n### Guides\n\n-\n\n [Quickstart: Create a cluster and deploy a workload](/kubernetes-engine/docs/quickstarts/create-cluster)\n\n-\n\n [Configuring cluster access for kubectl](/kubernetes-engine/docs/how-to/cluster-access-for-kubectl)\n\n-\n\n [Access Google Cloud APIs from GKE workloads](/kubernetes-engine/docs/how-to/workload-identity)\n\n-\n\n [GKE security documentation](/kubernetes-engine/docs/concepts/security-overview)\n\n-\n\n [GKE networking documentation](/kubernetes-engine/docs/concepts/network-overview)\n\ninfo\n\n### AI/ML on GKE tutorials\n\n-\n\n [AI/ML orchestration on GKE](/kubernetes-engine/docs/integrations/ai-infra)\n\n-\n\n [Core concept: About GPUs in GKE](/kubernetes-engine/docs/concepts/gpus)\n\n-\n\n [Core skill: Use GPUs in GKE](/kubernetes-engine/docs/how-to/gpus)\n\n-\n\n [Serve Llama open models using GPUs with vLLM](/kubernetes-engine/docs/tutorials/serve-llama-gpus-vllm)\n\n-\n\n [Serve Gemma open models using GPUs with vLLM](/kubernetes-engine/docs/tutorials/serve-gemma-gpu-vllm)\n\n-\n\n [Serve Gemma open models with Hugging Face TGI](/kubernetes-engine/docs/tutorials/serve-gemma-gpu-tgi)\n\n-\n\n [Serve an LLM with multiple GPUs in GKE](/kubernetes-engine/docs/tutorials/serve-multiple-gpu)\n\n-\n\n [Deploy GPUs for batch workloads with Dynamic Workload Scheduler](/kubernetes-engine/docs/how-to/provisioningrequest)\n\n-\n\n [About Ray on GKE](/kubernetes-engine/docs/add-on/ray-on-gke/concepts/overview)\n\ngroup_work\n\n### References and resources\n\n-\n\n [REST API](/kubernetes-engine/docs/reference/rest)\n\n-\n\n [API permissions](/kubernetes-engine/docs/reference/api-permissions)\n\n-\n\n [API organization and structure](/kubernetes-engine/docs/reference/api-organization)\n\n-\n\n [gcloud container commands](/sdk/gcloud/reference/container)\n\n-\n\n [Kubernetes documentation](http://kubernetes.io/docs/)\n\n-\n\n [kubectl commands](https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands)\n\n-\n\n [Release notes](/kubernetes-engine/docs/release-notes)\n\n-\n\n [Release schedule](/kubernetes-engine/docs/release-schedule)\n\n-\n\n [Security bulletins](/anthos/clusters/docs/security-bulletins)\n\n-\n\n [Security patching](/kubernetes-engine/docs/resources/security-patching)\n\n-\n\n [Pricing](/kubernetes-engine/pricing)\n\nRelated resources\n-----------------\n\nTraining and tutorials \nUse cases \nExplore self-paced training, use cases, reference architectures, and code samples with examples of how to use and connect Google Cloud services. Training \nTraining and tutorials\n\n### Architecting with Kubernetes Engine\n\n\nThis course features a combination of lectures, demos, and hands-on labs to help you explore and deploy solution elements---including infrastructure components like pods, containers, deployments, and services---along with networks and application services.\n\n\n[Learn more](http://cloud.google.com/training/course/architecting-with-google-kubernetes-engine) \nTraining \nTraining and tutorials\n\n### Kubernetes Qwik Start lab\n\n\nLearn how to deploy a containerized application with Kubernetes Engine in less than 30 minutes.\n\n\n[Learn more](https://www.cloudskillsboost.google/catalog_lab/911?qlcampaign=77-18-gcpd-236&utm_source=gcp&utm_medium=documentation&utm_campaign=kubernetes) \nTraining \nTraining and tutorials\n\n### Serve LLMs for AI/ML inference using GPUs on GKE with vLLM\n\n\nThis tutorial demonstrates how to use graphical processinng units (GPUs) on GKE to run large language models (LLMs) for AI/ML inference.\n\n\n[Learn more](/kubernetes-engine/docs/tutorials/serve-gemma-gpu-vllm) \nTraining \nTraining and tutorials\n\n### Create a cluster and deploy a workload in the Google Cloud console\n\n\nLearn how to create a Kubernetes cluster and deploy a 'hello world' web app in Google Cloud console.\n\n\n[Learn more](/kubernetes-engine/docs/quickstarts/create-cluster) \nTraining \nTraining and tutorials\n\n### Setting up HTTP(S) Load Balancing with Ingress\n\n\nThis tutorial shows how to run a web application behind an external HTTP(S) load balancer by configuring the Ingress resource.\n\n\n[Learn more](/kubernetes-engine/docs/tutorials/http-balancer) \nTraining \nTraining and tutorials\n\n### Configuring Domain Names with Static IP Addresses\n\n\nThis tutorial demonstrates how to expose your web application to the internet on a static external IP address and configure DNS records of your domain name to point to your application.\n\n\n[Learn more](/kubernetes-engine/docs/tutorials/configuring-domain-name-static-ip) \nUse case \nUse cases\n\n### Best practices for continuous integration and delivery to Google Kubernetes Engine\n\n\nLearn best practices for continuous integration and continuous delivery to GKE, from source control to deployment strategies.\n\nCI/CD GitOps\n\n\u003cbr /\u003e\n\n[Learn more](/solutions/best-practices-continuous-integration-delivery-kubernetes) \nUse case \nUse cases\n\n### Configuring privately used public IPs for GKE\n\n\nApply privately used public IP addresses for Google Kubernetes Engine pod address blocks.\n\nVPC Networking\n\n\u003cbr /\u003e\n\n[Learn more](/solutions/configuring-privately-used-public-ips-for-GKE) \nUse case \nUse cases\n\n### Best practices for running cost-optimized Kubernetes applications on GKE\n\n\nTake advantage of the elasticity provided by Google Cloud when running cost-optimized applications on GKE.\n\nCosts\n\n\u003cbr /\u003e\n\n[Learn more](/architecture/best-practices-for-running-cost-effective-kubernetes-applications-on-gke) \nUse case \nUse cases\n\n### Modernization path for .NET applications on Google Cloud\n\n\nLearn a gradual and structured process for modernizing monolithic applications.\n\nWindows .NET Migration\n\n\u003cbr /\u003e\n\n[Learn more](/solutions/modernization-path-dotnet-applications-google-cloud)\n\nRelated videos\n--------------\n\n### Try GKE for yourself\n\nCreate an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. \nNew customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads. \n[Try GKE free](https://console.cloud.google.com/freetrial)"]]
