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歴史

起源

KServe は 2018 年に KFServing として始まった。IBM は KubeCon + CloudNativeCon NA 2018 で Knative を使ったサーバレスな ML モデルサービングを提案し、同時期に Bloomberg も Knative での推論を実験していた。両者は Kubeflow Contributor Summit 2019 (Sunnyvale) で合流した。当時 Kubeflow にモデルサービングコンポーネントが無かったため、任意の ML フレームワーク向けの標準的かつ簡素なサービングの sub-project を立ち上げた (CNCF blog, 2025-11-11)。

KFServing 自体は 2019 年に Google・IBM・Bloomberg・NVIDIA・Seldon の協働で開発され、OSS として公開された。KubeCon NA 2019 でデビューし、エンドユーザの関心を集めた (CNCF blog; Kubeflow blog, 2021-09-27)。

年表

マイルストーン
2018IBM が KubeCon NA で Knative ベースのサーバレス ML サービングを提案。Bloomberg も並行して実験 (出典)
2019Google・IBM・Bloomberg・NVIDIA・Seldon が KFServing を開発し KubeCon NA でデビュー (出典)
2021-09リポを kubeflow/kfserving から独立 org kserve に移管し KServe に改名。Bloomberg が主導 (出典)
2022-02LF AI & Data Foundation へ寄贈 (出典)
2022-09standalone な KServe にリブランドし Kubeflow から卒業 (出典)
2025-06v0.15 で生成 AI 向けを前進 (vLLM バックエンド、LLMInferenceService) (出典)
2025-09-29CNCF TOC が KServe を Incubating として受理 (出典)
2025-11-11KubeCon NA で Incubating を公開アナウンス (出典)

どう進化したか

最初の大きな転機はガバナンス。2021 年 9 月、Kubeflow Serving WG はコントリビュータ層を広げるため kubeflow/kfserving リポを独立 org kserve に移し、KFServing を KServe に改名した。移管は Bloomberg が主導した (Kubeflow blog)。その後 2022 年 2 月に LF AI & Data へ寄贈され、2022 年 9 月までに Kubeflow から完全に分離した (CNCF blog)。

2 つ目の転機はスコープ。KServe は予測モデルのサービングとして始まり、2025 年の v0.15 で生成 AI に広がった。vLLM バックエンドの強化と、disaggregated serving と prefix caching を扱う新しい LLMInferenceService リソースである (CNCF blog, v0.15)。コードベースでは v1alpha1/v1alpha2 の LLM CRD として現れる (pkg/apis/serving/v1alpha1/llm_inference_service_types.go:60)。

より静かな転機はデプロイのデフォルト。レガシーなモード名 ServerlessRawDeploymentKnativeStandard に改名され、デフォルトは Standard に倒れた (pkg/constants/constants.go:550-554)。KServe はもはや Knative の存在を前提にしない。

現状

最新のリリースタグは v0.19.0 で、Python パッケージのバージョンも 0.19.0 (python/kserve/pyproject.toml)。本ディープダイブはそのリリース後の開発ライン master58d137d を読む。KServe は 2025-09-29 に CNCF Incubation へ入り、TOC スポンサーは Faseela K と Kevin Wang で、中立ガバナンス下に置かれた。メンテナはリポの MAINTAINERS.md に列挙される (CNCF blog)。