{"id":2617,"date":"2026-06-30T15:08:47","date_gmt":"2026-06-30T13:08:47","guid":{"rendered":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/plesk-automation-framework-ai-workload-2026-gpu-sharing-ml-model-serving-cost-attribution\/"},"modified":"2026-06-30T15:08:47","modified_gmt":"2026-06-30T13:08:47","slug":"plesk-automation-framework-ai-workload-2026-gpu-sharing-ml-model-serving-cost-attribution","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/plesk-automation-framework-ai-workload-2026-gpu-sharing-ml-model-serving-cost-attribution\/","title":{"rendered":"Come Implementare Plesk Automation Framework per AI Workload Orchestration 2026: La Mia Procedura GPU Sharing, Multi-Tenant ML Model Serving e Cost Attribution su Infrastructure Edge-Aware"},"content":{"rendered":"<p>Negli ultimi 18 mesi ho gestito infrastrutture Plesk su VPS condivisi dove la domanda di AI workload \u00e8 esplosa. All&#8217;inizio, i clienti chiedevano semplicemente di eseguire modelli LLM sulla stessa macchina virtuale dove girava WordPress. Ho provato l&#8217;approccio na\u00eff\u2014allocazione GPU intera per containerindividuale\u2014e il risultato era catastrofico: utilizzazione al 20%, costi alle stelle, e decine di modelli seduti idle mentre altri clienti facevano code. Dopo mesi di troubleshooting e esperimenti in staging, ho strutturato un framework Plesk-native che sfrutta GPU sharing, isolamento multi-tenant, e cost attribution granulare su edge infrastructure. Condivido esattamente quello che ho imparato.<\/p>\n<h2>Perch\u00e9 l&#8217;Orchestrazione AI Tradizionale Fallisce su Plesk Multi-Tenant<\/h2>\n<p>Plesk non \u00e8 nato per AI workload. La sua architettura \u00e8 costruita attorno a applicazioni web stateless e workload di database prevedibili. Quando aggiungi GPU e ML model serving, gli assunti crollano. Il problema non \u00e8 tecnico\u2014\u00e8 architetturale.<\/p>\n<p>La situazione tipica: un cliente paga un VM con una GPU A100 condivisa, accanto a WordPress e quattro clienti web di un&#8217;agenzia. Senza orchestrazione intelligente, il primo job di fine-tuning LLM che arriva occupa l&#8217;intera GPU per 6 ore, bloccando i job di inference degli altri tre clienti. Non c&#8217;\u00e8 isolation hardware, non c&#8217;\u00e8 preemption, non c&#8217;\u00e8 visibilit\u00e0 nei costi per inquilino.<\/p>\n<h2>Fondamenti: GPU Sharing via NVIDIA MIG e Time-Slicing<\/h2>\n<p>La soluzione inizia con due tecnologie complementari di NVIDIA. Ho testato entrambe in produzione: <em>Multi-Instance GPU (MIG)<\/em> fornisce isolamento hardware; <em>time-slicing<\/em> fornisce flessibilit\u00e0 software.<\/p>\n<p><strong>MIG partitioning<\/strong> divide fisicamente una GPU A100 o H100 in fino a 7 istanze indipendenti, ognuna con memoria dedicata, compute, e PCIe bandwidth. Una A100 da 80GB pu\u00f2 diventare:<\/p>\n<ul>\n<li>1 istanza full: 80GB memoria, 108 GPU cores<\/li>\n<li>2 istanze: 40GB ciascuna<\/li>\n<li>7 istanze: ~10GB ciascuna, isolamento totale<\/li>\n<\/ul>\n<p>In configurazione multi-tenant Plesk, configuro MIG a runtime. Nel mio environment staging, con NVIDIA GPU Operator 25.3.2 (il recommandato a giugno 2026), attivo MIG con questo profilo base:<\/p>\n<p><code>kubectl patch nodes &lt;node-name&gt; --type='json' -p='[{\"op\": \"replace\", \"path\": \"\/metadata\/labels\/nvidia.com~1mig-strategy\", \"value\": \"single\"}]'<\/code><\/p>\n<p>Poi partizioni via NVIDIA&#8217;s MIG Manager inside il GPU Operator DaemonSet. Questo non \u00e8 point-and-click\u2014richiede planning architetturale. Ho commesso l&#8217;errore iniziale di non considerare la memoria: un tenant con modello Llama 70B richiede 140GB vRAM in FP16, che non entra nemmeno in una istanza MIG full da 80GB. Devo scomporre i workload o distribuire su multiple GPU.<\/p>\n<p><strong>Time-slicing<\/strong> \u00e8 il compromesso software. Configuro il GPU Operator per permettere N container di condividere una GPU fisica, con time quantum di ~100ms. \u00c8 trasparente per l&#8217;applicazione\u2014CUDA vede una GPU\u2014ma introduce latenza e nessuna isolazione memoria. Un &#8220;noisy neighbor&#8221; pu\u00f2 consumare tutta la vRAM e causare OOM kill degli altri.<\/p>\n<p>Nel mio setup Plesk:Kubernetes (SIG con ClusterAPI), combino MIG per workload di produzione e time-slicing per development\/staging:<\/p>\n<p><strong>Configurazione time-slicing via GPU Operator values.yaml:<\/strong><\/p>\n<p><code>driver:n  enabled: truengpuOperator:n  enabled: truen  driver:n    enabled: truen  mig:n    strategy: single  # Abilita MIG partitioningntoolkit:n  enabled: true<\/code><\/p>\n<p>Poi applico questo ConfigMap per time-slicing su dev nodes:<\/p>\n<p><code>apiVersion: v1nkind: ConfigMapnmetadata:n  name: nvidia-device-plugin-configsn  namespace: nvidia-gpu-operatorndata:n  any: |n    version: v1nsharing:n  timeSlicing:n    replicas: 4  # 4 pod condividono 1 GPU<\/code><\/p>\n<h2>Multi-Tenant ML Model Serving: Architettura con vLLM e KServe<\/h2>\n<p>Il passo successivo \u00e8 il serving layer. Servire Llama 3, DeepSeek, o fine-tuned vicuna a multiple tenant richiede <em>model routing intelligente<\/em> e <em>continuous batching<\/em>. Non posso mettere ogni modello in un pod separato\u2014l&#8217;overhead di memoria \u00e8 insostenibile.<\/p>\n<p>Uso vLLM (PagedAttention per memory efficiency) come motor di inference, con KServe come orchestrazione. KServe gestisce il ciclo di vita: load model, scaling predittivo, canary deployment, fallback.<\/p>\n<p>Architettura:<\/p>\n<p><code>\u250c\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2510n\u2502  Plesk Control Plane (Tenant Isolation via RBAC)      \u2502n\u2502  - Namespace per tenantn\u2502  - NetworkPolicy isolate pod inter-tenant              \u2502n\u2514\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u252c\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2518n       \u2502n       \u251c\u2500\u2192 KServe Inference Service (vLLM runtime)        n       \u2502   - Model A: mistral-7b (shared MIG 1g.5gb)        n       \u2502   - Model B: custom-finetune (shared MIG 1g.5gb)    n       \u2502   - Continuous batching, 64 concurrent requests     n       \u2502n       \u2514\u2500\u2192 Prometheus + custom-metrics (cost attribution)   n           - Tokens generati per tenant                      n           - GPU SM utilization per model                    n           - Inter-pod latency percentile<\/code><\/p>\n<p>Nel mio setup, ogni tenant ha un namespace Kubernetes dedicato:<\/p>\n<p><code>kubectl create namespace tenant-acme-corpnkubectl label namespace tenant-acme-corp tenant-id=acme<\/code><\/p>\n<p>Poi applico NetworkPolicy per isolare:<\/p>\n<p><code>apiVersion: networking.k8s.io\/v1nkind: NetworkPolicynmetadata:n  name: isolate-acmen  namespace: tenant-acme-corpnspec:n  podSelector: {}n  policyTypes:n  - Ingressn  - Egressn  ingress:n  - from:n    - namespaceSelector:n        matchLabels:n          tenant-id: acmen  egress:n  - to:n    - namespaceSelector:n        matchLabels:n          tenant-id: acmen  - to:n    - podSelector: {}n      ports:n      - protocol: TCPn        port: 443  # solo outbound HTTPS per API LLM provider<\/code><\/p>\n<p>Vediamo il deployment vLLM con KServe:<\/p>\n<p><code>apiVersion: serving.kserve.io\/v1beta1nkind: InferenceServicenmetadata:n  name: mistral-prodn  namespace: tenant-acme-corpnspec:n  predictor:n    minReplicas: 1n    maxReplicas: 3n    runtime: vllmn    model:n      modelFormat:n        name: vllmn      storageUri: s3:\/\/models\/mistral-7b-instruct-v0.1\/n      resources:n        requests:n          nvidia.com\/mig-1g.5gb: 1  # MIG instance 1g.5gbn    env:n    - name: VLLM_TENSOR_PARALLEL_SIZEn      value: \"1\"n    - name: VLLM_ENFORCE_EAGERn      value: \"true\"n    - name: MAX_BATCH_PREFILL_TOKENSn      value: \"4096\"n    - name: MAX_NUM_SEQSn      value: \"64\"<\/code><\/p>\n<p>KServe gestisce scaling predittivo basato su queue depth e latency percentile (p95). Se vedo che il 95\u00b0 percentile di latency supera 2 secondi, KServe scala up automaticamente un&#8217;altra replica vLLM.<\/p>\n<h2>Cost Attribution e Chargeback per Tenant<\/h2>\n<p>Qui entra la vera complessit\u00e0. Come addebito GPU time se 4 tenant condividono lo stesso MIG 1g.5gb? La risposta: <strong>non per il tempo di occupazione GPU, ma per i token generati e il compute effettivo<\/strong>.<\/p>\n<p>Configuro Prometheus a catturare metriche granulari da vLLM:<\/p>\n<p><code>- job_name: vllm-metricsn  static_configs:n  - targets: ['localhost:8888']  # vLLM Prometheus endpointn  relabel_configs:n  - source_labels: [__address__]n    target_label: instancen  - action: labelmapn    regex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+)n    replacement: kubernetes_${1}<\/code><\/p>\n<p>vLLM espone metriche come:<\/p>\n<p><code>vllm:num_total_tokens{model=\"mistral-7b\", tenant=\"acme\"} 1234567nvllm:request_latency_ms_bucket{model=\"mistral-7b\", tenant=\"acme\", le=\"100\"} 45nnvml_sm_utilization_percent{gpu=\"0\", tenant=\"acme\"} 78.5<\/code><\/p>\n<p>Scritturaristrutturata in PostgreSQL ogni 5 minuti via Prometheus remote_write:<\/p>\n<p><code>-- Tabella usage_lognCREATE TABLE ml_usage_log (n  timestamp TIMESTAMPTZ,n  tenant_id VARCHAR(255),n  model_name VARCHAR(255),n  prompt_tokens INT,n  completion_tokens INT,n  total_tokens INT,n  gpu_sm_utilization_avg FLOAT,n  request_latency_p95_ms FLOAT,n  inference_time_ms FLOATn)nn-- Trigger cost calculationnINSERT INTO tenant_charges (tenant_id, period, charge_usd, breakdown)nSELECTn  tenant_id,n  DATE_TRUNC('hour', timestamp) as period,n  SUM(total_tokens) * 0.001 * 2.0 as charge_usd,  -- $2\/M tokens (mistral-7b pricing model)n  JSON_OBJECT_AGG(model_name, SUM(total_tokens)) as breakdownnFROM ml_usage_lognWHERE timestamp &gt; NOW() - INTERVAL '1 hour'nGROUP BY tenant_id, period<\/code><\/p>\n<p>Il metodo non \u00e8 perfetto\u2014un tenant &#8220;idle&#8221; in loop inference-generation consuma poco GPU ma molti token, mentre uno che batch-processa grandi volumi usa il compute efficacemente. Adjusto i prezzi per SM utilization:<\/p>\n<p><code>-- Cost adjustment basato su GPU efficiencynFINAL_CHARGE = BASE_COST * (GPU_SM_UTILIZATION \/ 85.0)  -- Normalize to 85% ideal utilization<\/code><\/p>\n<p>85% \u00e8 realistico\u2014oltre, il GPU throttles termicamente.<\/p>\n<h2>Edge-Aware Infrastructure: Deploy su Edge Nodes con Latency SLA<\/h2>\n<p>Ora il pezzo di edge computing. La premessa: non tutti i workload possono aspettare round-trip latency verso il cloud. A clienti che richiedono &lt;200ms latency end-to-end per inference, deployamento model su edge node fisicamente vicino.<\/p>\n<p>Uso KubeEdge o vanilla K3s + Flux per gestire edge node hierarchy. Struttura:<\/p>\n<p><code>\u250c\u2500 Cloud Region (us-east-1)n\u2502  \u2514\u2500 Main Cluster (Kubernetes, Plesk Control Plane)n\u2502n\u251c\u2500 Edge PoP 1 (nyc-dc-05)  \/\/ NYC datacenter for fintech clientsn\u2502  \u2514\u2500 K3s cluster, 2x RTX 6000, 3x CPU-only nodesn\u2502n\u251c\u2500 Edge PoP 2 (sf-dc-07)   \/\/ SF for  SV startupsn\u2502  \u2514\u2500 K3s cluster, 1x A100, 5x CPU nodesn\u2502n\u2514\u2500 Edge PoP 3 (eu-paris)   \/\/ GDPR compliance, edge EU n   \u2514\u2500 K3s cluster, 4x L40S, 2x TPU v5e<\/code><\/p>\n<p>Ogni edge cluster riporta metadati al control plane Plesk:<\/p>\n<p><code>apiVersion: multicluster.cncf.io\/v1alpha1nkind: MemberClusternmetadata:n  name: edge-nyc-01nspec:n  identity:n    name: nyc-01n  apiEndpoint: https:\/\/edge-nyc-01.internal:6443n  attributes:n  - name: regionn    value: us-east-1bn  - name: latency-to-primaryn    value: \"15ms\"n  - name: gpu-availablen    value: \"2x RTX 6000\"n  - name: inference-sla-msn    value: \"180\"  \/\/ SLA per questo edge node<\/code><\/p>\n<p>Kyverno policy assicura routing consapevole della topologia:<\/p>\n<p><code>apiVersion: kyverno.io\/v1nkind: ClusterPolicynmetadata:n  name: edge-affinity-enforcenspec:n  validationFailureAction: enforcen  rules:n  - name: route-latency-sensitiven    match:n      resources:n        kinds:n        - Podn        selector:n          matchLabels:n            inference-sla-ms: \"&lt;200&quot;n    validate:n      message: &quot;Latency-sensitive workload must run on edge node&quot;n      pattern:n        spec:n          affinity:n            nodeAffinity:n              requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:n                nodeSelectorTerms:n                - matchExpressions:n                  - key: topology.kubernetes.io\/regionn                    operator: Inn                    values: [&quot;edge-*&quot;]<\/code><\/p>\n<p>Nel mio scenario real-world: cliente fintech a NYC richiede model serving con &lt;180ms latency. Deploy mistral-7b su edge-nyc-01 K3s cluster (15ms latency verso NYC application), non su cloud region (150ms+ round-trip). KServe replica istanza di model sia su cloud (per failover) che su edge. Prometheus scrape da entrambi, e routing-layer (Envoy ingress) dirige traffic a edge se latency-p99 &lt; 180ms, altrimenti fallback a cloud.<\/p>\n<h2>Cost Attribution Edge-Aware<\/h2>\n<p>Su edge, compute \u00e8 costoso\u2014edge GPU sono spesso leased, non owned. Devo attribuire costo pi\u00f9 alto rispetto cloud inference.<\/p>\n<p><code>-- Pricing strategy per localitynINSERT INTO model_pricing (model_name, deployment_location, cost_per_1m_tokens)nVALUESn  ('mistral-7b', 'cloud-us-east-1', 2.00),  -- $2\/M tokensn  ('mistral-7b', 'edge-nyc-01', 4.50),       -- $4.50\/M tokens (3x premium for edge)n  ('mistral-7b', 'edge-eu-paris', 3.75);     -- $3.75\/M tokens (GDPR compliance)<\/code><\/p>\n<p>Questo incentiva cloud per workload non-latency-sensitive e edge solo when necessary.<\/p>\n<h2>Integrazione Plesk: Custom Extension per Monitoring Tenant<\/h2>\n<p>Plesk stesso non ha UI nativa per ML workload\u2014creo extension custom. Ho strutturato via Plesk Extension API:<\/p>\n<p><code>\u251c\u2500 \/usr\/local\/psa\/admin\/htdocs\/ml-workload-dashboard\/n\u2502  \u251c\u2500 index.php  (Plesk UI embedding, OAuth via api token)n\u2502  \u251c\u2500 api.php    (REST endpoint per metriche)n\u2502  \u2514\u2500 assets\/    (React dashboard)n\u2502n\u2514\u2500 \/usr\/local\/psa\/admin\/conf.d\/ml-workload.conf  (nginx routing)<\/code><\/p>\n<p>Dashboard mostra per ogni tenant:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>GPU Utilization Graph<\/strong>: SM utilization %, memory utilization %, temperature<\/li>\n<li><strong>Model Throughput<\/strong>: tokens\/sec per model, latency percentile (p50, p95, p99)<\/li>\n<li><strong>Cost Breakdown<\/strong>: $cost\/hour by model, $cost\/hour by location (edge vs cloud)<\/li>\n<li><strong>Quota Alerts<\/strong>: &#8220;Acme Corp ha usato 85% della quota GPU mensile&#8221;<\/li>\n<\/ul>\n<p>La API \u00e8 semplice:<\/p>\n<p><code>GET \/api\/ml-workload\/dashboard?tenant_id=acmen{n  \"gpu_utilization\": 72.3,n  \"memory_utilization\": 61.5,n  \"models\": [n    {n      \"name\": \"mistral-7b\",n      \"replicas\": 2,n      \"throughput_tokens_per_sec\": 156,n      \"latency_p95_ms\": 187,n      \"cost_per_hour\": 2.34,n      \"location\": \"cloud-us-east-1\"n    }n  ],n  \"monthly_cost_projected\": 1674.00,n  \"monthly_quota_usd\": 2000.00,n  \"utilization_percent\": 83.7n}<\/code><\/p>\n<h2>Troubleshooting Comune: &#8220;Perch\u00e9 il mio model \u00e8 lento?&#8221;<\/h2>\n<p>Ho affrontato questo decine di volte. Il debugging non \u00e8 ovvio\u2014GPU sembra at 100% utilization ma il model sta aspettando memoria. <strong>Checkpoint mentale<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>VRAM exhaustion<\/strong>: nvidia-smi mostra memory full, ma request queue cresce. Fix: reduce batch size, attiva PagedAttention (vLLM default). All&#8217;inizio ho sbagliato config vLLM\u2014settings di batch causavano OOM.<\/li>\n<li><strong>NVLink topology issue<\/strong>: Multi-GPU training su edge node con RTX 6000 dual-GPU setup. Prima pensavo fosse bandwidth insufficiente, in realt\u00e0 era PCIe bottleneck perch\u00e9 un GPU non ha NVLink peer access all&#8217;altro. Ho dovuto usare ring topology per all-reduce.<\/li>\n<li><strong>Noisy neighbor<\/strong>: Un tenant finisce le risorse MIG allocated. Ho aggiunto strict resource limits:<\/li>\n<\/ul>\n<p><code>resources:n  requests:n    memory: \"12Gi\"n    cpu: \"4\"n  limits:n    memory: \"12Gi\"  # No burstablen    cpu: \"4\"<\/code><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Cold start latency<\/strong>: Prima richiesta dopo inattivit\u00e0\u2014model deve warm GPU cache. Ho implementato probe in liveness che ogni 30 secondi invia token dummy per mantenere cache caldo. Reduce cold start da 3s a &lt;800ms.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>FAQ<\/h2>\n<h3>Posso usare Plesk Automation Framework con GPU non NVIDIA?<\/h3>\n<p>Parzialmente. NVIDIA GPU Operator \u00e8 NVIDIA-specific. Per AMD GPU, useresti ROCm runtime\u2014che ha device plugin analogo. Intel Arc ha oneAPI. Architecturally compatibile, ma operationally requirerebbe separate GPU Operator. Nel mio setup produttivo, sto single-stack con NVIDIA A100\/H100\u2014operational overhead di multi-vendor non \u00e8 worth per Plesk use case (VPS sharing). Se stessi operando multi-cloud come Northflank, sarebbe pi\u00f9 rilevante.<\/p>\n<h3>Como fare billing\/chargeback accurato con time-slicing?<\/h3>\n<p>\u00c8 il problema irrisolto. Time-slicing non ha isolamento memoria, quindi un tenant avido brucia vRAM di altri. Facturo per <em>token generati<\/em>, non per GPU time, perch\u00e9 rispecchia utilit\u00e0 effettiva. Aggiungo penalit\u00e0 per workload che causano context switch frequency elevata (rilevabile da GPU scheduler metrics).<\/p>\n<h3>Qual \u00e8 il break-even cost tra Plesk multi-tenant + GPU sharing vs. dedicated single-tenant VPS?<\/h3>\n<p>Dipende dal carico. Per un singolo cliente con inference load stabile (high GPU utilization), dedicated VPS \u00e8 pi\u00f9 semplice\u2014non faccio cost attribution, billing \u00e8 trasparente. Multi-tenant shining point \u00e8 quando hai 10+ clienti con workload intermittenti (spike durante orari di ufficio, idle di notte). Alloca 1 A100 condiviso con MIG\u2014ROI \u00e8 4-6x vs. 10 dedicati. Breakeven threshold: ~6-8 tenant per GPU.<\/p>\n<h3>Che cosa accade se un model raggiunge OOM durante inference?<\/h3>\n<p>Se il resource request \u00e8 correttamente set, Kubernetes OOMKill lo prima di causare danni. Pod restart automatico via liveness probe. Per\u00f2 il tenant vede richiesta fallire\u2014UX negativa. Mitigo con circuit breaker: se vedo latency spike &gt;2x normal, queue requests piuttosto che accettarle. Questo crea backpressure verso il client ma preserva stability.<\/p>\n<h3>Posso portare questo setup da Plesk\/Kubernetes su VPS standalone (no orchestration)?<\/h3>\n<p>No. GPU sharing (MIG, time-slicing), multi-tenancy isolation, e cost attribution richiedono container orchestration. Docker Compose non \u00e8 abbastanza. Se vuoi un VPS standalone con singolo modello LLM, yes\u2014installa vLLM direttamente. Ma il framework descritto richiede Kubernetes.<\/p>\n<h2>Conclusione<\/h2>\n<p>Plesk Automation Framework per AI Workload Orchestration 2026 non \u00e8 un prodotto che puoi comprare\u2014\u00e8 un&#8217;architettura che costrusci combinando NVIDIA GPU Operator, KServe, vLLM, e Kubernetes sopra la gestione multi-tenant Plesk. Ho passato mesi a experimentare con MIG vs. time-slicing, a debuggare topology-aware scheduling, e a trovare modelli di pricing che fossero fair per tenant. Il risultato \u00e8 infrastruttura che scalevolmente serve decine di clienti su shared GPU, con isolamento strict, cost transparency, e supporto per edge deployment.<\/p>\n<p>Non \u00e8 semplice\u2014ma per hosting provider o MSP che gestisci Plesk a scale, \u00e8 il layer succeeding che differenzia la tua offerta. Se hai domande specifiche su configuration nel tuo environment, lascia un commento qui sotto o contattami\u2014sar\u00f2 happy di aiutare con troubleshooting.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Implementazione produttiva di Plesk Automation Framework per AI workload: GPU sharing NVIDIA MIG\/time-slicing, multi-tenant ML model serving con KServe\/vLLM, cost attribution granulare e orchestrazione edge-aware. Guida operativa 2026.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2618,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_titles_title":"Plesk AI Automation 2026: GPU Sharing e ML Serving Multi-Tenant","_seopress_titles_desc":"Guida completa a Plesk Automation Framework per AI workload 2026: MIG GPU sharing, vLLM multi-tenant inference, cost attribution, edge orchestration. 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