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时读取环境变量的值，从而做到灵活的配置，而不是每次都重新编写应用程序制作镜像。 另外，您还可以使用ConfigMap和Secret作为环境变量，详细信息请参见使用ConfigMap和Secret提高配置灵活性。 环境变量的使用方法如下所示，配置spec.containers.env字段即可。
进入容器执行命令 功能介绍 exec接口无法通过curl或者postman进行调试，推荐使用kubectl进行调试，请参见kubectl配置指南。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /api/v1/namespaces/{namespace}/pods/{name}/exec
进入容器执行命令 功能介绍 exec接口无法通过curl或者postman进行调试，推荐使用kubectl进行调试，请参见kubectl配置指南。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /api/v1/namespaces/{namespace}/pods/{name}/exec
当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。
"c6e548f1-adfe-11e9-ba3a-b44326d0c915" }, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas": 1,
io/docs/user-guide/identifiers#uids 请求示例 创建一个名称为“configmap-test”的configmap，配置数据键值。 { "apiVersion" : "v1", "data" : { "property_1" : "test"
什么是环境变量？ 环境变量是指容器运行环境中设定的一个变量。环境变量可以在工作负载部署后修改，为工作负载提供了极大的灵活性。 在CCI中设置环境变量与Dockerfile中的“ENV”效果相同。 父主题： 基本概念类
使用容器化的方式做此类人工智能训练与推理有如下优势： 容器化消除环境差异，不需要自己安装各种软件和配套版本，如python，tensorflow，cuda toolkit等软件。 GPU驱动免安装。 低成本，按秒计费。 serverless带来的免VM运维。 镜像制作 tenso
与kubernetes-client/java结合使用以调用API。 安装cci-iam-authenticator 请参考使用kubectl，下载安装及设置cci-iam-authenticator。 安装kubernetes-client/java 详情请参考Installation
application/json-patch+json 在RFC6902协议的定义中，Json Patch包含一系列对目标JSON对象的操作，其本身也为JSON对象。服务器接收到该对象后，会将其表示的操作应用于目标JSON对象。 Merge Patch, Content-Type: application/merge-patch+json
ubernetes中的Downward API注入环境变量的方式实现。本操作实践展示如何在Deployment和POD的定义中增加环境变量配置，获取Pod的namespace、name、uid、IP、Region和AZ。 CCI创建Pod并分配节点的同时，Pod Annotati
authenticator与client-go结合使用以调用API。 安装cci-iam-authenticator 请参考使用kubectl，下载安装及设置cci-iam-authenticator。 安装kubernetes client-go 详情请参考Installing
application/json-patch+json 在RFC6902协议的定义中，Json Patch包含一系列对目标JSON对象的操作，其本身也为JSON对象。服务器接收到该对象后，会将其表示的操作应用于目标JSON对象。 Merge Patch, Content-Type: application/merge-patch+json
application/json-patch+json 在RFC6902协议的定义中，Json Patch包含一系列对目标JSON对象的操作，其本身也为JSON对象。服务器接收到该对象后，会将其表示的操作应用于目标JSON对象。 Merge Patch, Content-Type: application/merge-patch+json
}, "spec": { "backoffLimit": 6, "tfReplicaSpecs": { "Ps": { "replicas": 1,
$containerName 根据日志提示修复工作负载本身的问题。 图3 容器启动命令配置不正确 此种问题的解决方案是：重新创建工作负载，并配置正确的启动命令。 排查项三：工作负载配置的健康检查执行失败 工作负载如果配置liveness型（工作负载存活探针）健康检查，当健康检查失败次数超过阈值
"f4c79668-adfd-11e9-8041-340a9837e2a7" }, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas": 1,
以服务为粒度，是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。策略以API接口为粒度进行权限拆分，授权更加精细，可以精确到某个操作、资源和条件，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 如果您要允许或是禁止某个接口的操作权限，请使用策略。 账号具备所有接口的调用
"c6e548f1-adfe-11e9-ba3a-b44326d0c915" }, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas": 1,
application/json-patch+json 在RFC6902协议的定义中，Json Patch包含一系列对目标JSON对象的操作，其本身也为JSON对象。服务器接收到该对象后，会将其表示的操作应用于目标JSON对象。 Merge Patch, Content-Type: application/merge-patch+json
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