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通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。
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通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。
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通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 Content-Type 是 String 目前支持三种类型的PATCH请求方法的操作，参考《使用JSON合并patch更新Deployment》。
通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。
通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。
通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。
通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。
TFJob 创建TFJob 查询TFJob 查询指定namespace下的所有TFJob 删除namespace下的所有TFJob 删除TFJob 更新TFJob 替换TFJob 父主题： Kubernetes API（废弃）
PyTorchJob 创建PyTorchJob 查询PyTorchJob 查询指定namespace下的所有PyTorchJob 删除namespace下的所有PyTorchJob 删除PyTorchJob 更新PyTorchJob 替换PyTorchJob 父主题： Kubernetes
如何解决Connection timed out问题？ 问题现象： CCI实例创建正常，使用python django smtp服务发送邮件时，一直提示“[Errno 110] Connection timed out”错误。 问题原因： 客户仅购买了ELB服务未购买NAT网关服务
MXJob 创建MXJob 查询MXJob 查询指定namespace下的所有MXJob 删除namespace下的所有MXJob 删除MXJob 更新MXJob 替换MXJob 父主题： Kubernetes API（废弃）
通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。
创建TFJob 功能介绍 创建TFJob。 TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https
查询TFJob 功能介绍 查询TFJob的详细信息。 URI GET /apis/kubeflow.org/v1/namespaces/{namespace}/tfjobs/{name} 表1 Path参数 参数 是否必选 描述 name Yes name of the TFJob
删除TFJob 功能介绍 删除TFJob。 URI DELETE /apis/kubeflow.org/v1/namespaces/{namespace}/tfjobs/{name} 表1 Path参数 参数 是否必选 描述 name Yes name of the TFJob namespace
替换TFJob 功能介绍 替换TFJob。如下字段可被替换： metadata.labels metadata.annotations spec.activeDeadlineSeconds spec.ttlSecondsAfterFinished spec.cleanPodPolicy
创建MXJob 功能介绍 创建MXJob。 MXJob即MXNet任务，是基于MXNet开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现MXNet的训练。MXNet开源框架的信息详见：https://mxnet.incubator.apache.org
创建PyTorchJob 功能介绍 创建PyTorchJob。 PyTorchJob即PyTorch任务，是基于PyTorch开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现PyTorch的训练。 URI POST /apis/kubeflow.org
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