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environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
批量计算 在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark
为一个逻辑卷，实际写入数据时会先往一个基本物理卷上写入，当存储空间占满时再往另一个基本物理卷写入。 条带化：有两块以上数据盘时才可支持选择条带化模式。创建逻辑卷时指定条带化，当实际写入数据时会将连续数据分成大小相同的块，然后依次存储在多个物理卷上，实现数据的并发读写从而提高读写性能。条带化模式的存储池不支持扩容。
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
使用Spark的Kubernetes调度程序spark-submit，可以将Spark应用程序提交到Kubernetes集群中运行，详情请参见在Kubernetes上运行Spark。使用spark-submit提交Spark应用程序的工作原理如下： 创建一个Pod，用于运行Spark的驱动程序。
缩短训练时间。 Volcano批量调度系统：加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失，其中
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
在CCE集群中部署使用ClickHouse ClickHouse是一款用于联机分析（OLAP）的列式数据库管理系统，适用于处理大规模数据集的实时查询和分析。ClickHouse容器化部署方式主要有4种，具体请参见表1。ClickHouse Operator是在Kubernetes
公平调度（DRF） DRF（Dominant Resource Fairness）是主资源公平调度策略，应用于大批量提交AI训练和大数据作业的场景，可增强集群业务的吞吐量，整体缩短业务执行时间，提高训练性能。 前提条件 已创建v1.19及以上版本的集群，详情请参见购买Standard/Turbo集群。
基于Kubernetes构建一个端到端的AI计算平台是非常复杂和繁琐的过程，它需要处理很多个环节。如图1所示，除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算法工程师来讲，如果要做模型训练，就不得不搭建一套AI计算平台，这个过程耗时费力，而且需要很多的知识积累。
可以通过调用Prometheus接口查看监控数据。 Kubernetes Metrics Server Kubernetes Metrics Server是集群核心资源监控数据的聚合器。 Grafana Grafana是一款开源的数据可视化和监控平台，可以为您提供丰富的图表和面板
管理程序，MySQL作为数据库存储数据。在容器中运行通常会将WordPress和MySQL分别运行两个容器中，如下图所示。 图1 WordPress 本例涉及到两个容器镜像。 WordPress：本例选取wordpress:php7.3 MySQL：本例选取mysql:5.7 在
local可以省略，即使用mysql:3306。 WORDPRESS_DB_USER：访问数据的用户名，此处需要设置为步骤1：部署MySQL中MYSQL_USER一致，即使用这个用户去连接MySQL。 WORDPRESS_DB_PASSWORD：访问数据库的密码，此处需要设置为步骤
低了AI计算的成本，同时帮助数据工程师在集群上轻松部署计算应用，您无需关心复杂的部署运维，专注核心业务，快速实现从0到1快速上线。 优势 CCE通过集成Volcano，在高性能计算、大数据、AI等领域有如下优势： 多种类型作业混合部署：支持AI、大数据、HPC作业类型混合部署。
Flink是一个用于大规模数据处理的分布式流处理框架和计算引擎，可以处理有界（批处理）和无界（流处理）数据，提供低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力，同时支持复杂事件处理和数据分析。在CCE集群中部署Flink，可以帮助您构建高效、可靠且灵活的数据处理系统，支持多样化的业务应用，并充分利用大数据环境中
购买CCE集群，购买GPU节点并使用gpu-beta插件安装显卡驱动。 在集群下添加一个对象存储卷。 数据预置 从https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist下载数据。 获取tensorflow的ML范例，加以简单的修改。 basicClass.py
完成配置后，单击“下一步：规格确认”，确认所设置的服务选型参数、规格和费用等信息，并单击“提交”，开始创建节点。 待GPU节点创建完成后，可前往“节点列表”查看节点状态。 导入OBS存储卷 进入存储管理页面，导入OBS存储数据预置中创建的OBS存储卷。 父主题： 在CCE集群中部署使用Caffe
com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb的过程。 OBS存储数据预置 创建OBS桶，并确认以下文件夹已创建，文件已上传至指定位置（需要使用OBS Browser工具）。 例如：桶内文件路径/文件名，文件
访问数据库的密码，此处需要与步骤四：部署MySQL中的MYSQL_PASSWORD参数值保持一致。 WORDPRESS_DB_NAME database 访问数据库的名称，此处需要与步骤四：部署MySQL中的MYSQL_DATABASE参数值保持一致。 在“数据存储”下选择“已有存储卷声明
数据保护技术 CCE通过多种数据保护手段和特性，保障数据的安全可靠。 表1 CCE的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 详细介绍 服务发现支持证书配置 CCE集群中的应用服务支持使用HTTPS传输协议，保证数据传输的安全性，您可以根据需求创建四层或七层的访问方式来对接负载均衡器。
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