Las cargas de trabajo de AI/ML se pueden implementar en clústeres de TKG 2 en Supervisor mediante NVIDIA vGPU. La implementación de cargas de trabajo de AI/ML requiere una configuración inicial por parte del administrador de vSphere y una configuración por parte del operador del clúster. Una vez que el entorno está habilitado para vGPU, los desarrolladores pueden implementar cargas de trabajo de AI/ML basadas en contenedores en sus clústeres de TKG.
