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CCE容器中域名解析的最佳实践 本文档重点介绍在CCE容器中如何配置域名解析。 服务 在创建工作负载（Deployment或ReplicaSet）之前，需要先创建与之相关联的服务。 因为Kubernetes在启动容器时，会为容器提供所有正在运行的服务作为环境变量。
CCE容器存储插件（Everest） 插件介绍 CCE容器存储（Everest）插件基于CSI（即Container Storage Interface）为Kubernetes 集群对接云存储服务的能力。
并且Kubernetes在v1.24版本中移除了Dockershim，并从此不再默认支持Docker容器引擎，详情请参见Kubernetes即将移除Dockershim，CCE v1.27版本中也将不再支持Docker容器引擎。
基于该插件，支持用户在短时高负载场景下，将部署在云容器引擎CCE上的无状态负载（Deployment）、有状态负载（StatefulSet）、普通任务（Job）、定时任务（CronJob）四种资源类型的容器实例（Pod），弹性创建到云容器实例CCI服务上，以减少集群扩容带来的消耗。
由于一个Pod里的存储卷是共享的，所以Init Container里产生的数据可以被主容器使用到。 Init Container可以在多种K8s资源里被使用到如Deployment、DaemonSet、Job等，但归根结底都是在Pod启动时，在主容器启动前执行，做初始化工作。
CCE为兼顾用户使用docker运行时的习惯，在CCE的v1.25及以上的集群版本引入了cri-dockerd用于替换原来的dockershim，但是OpenKruise社区当前并未实现对cri-dockerd的支持（参见issue）。
ssh等都运行在同一个Docker容器中。
容器时占用大量内存怎么办？
cce-based-quick-site-deployment-demo cce_name string 必填 云容器引擎 CCE名称，取值范围：4-128个字符，以小写字母开头，由小写字母、数字、中划线（-）组成，且不能以中划线（-）结尾。
/scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。
配置Chart 通过AstroZero提供的图形化界面，配置部署Docker容器时需要的资源、存储和网络等一系列参数。配置后，生成Chart包并进行导出。导出后，可通过云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE），在其他平台上部署安装Docker容器。
/scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。
基本介绍 表1 CCE和CCI基本介绍 云容器引擎CCE 云容器实例CCI 云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）提供高度可扩展的、高性能的企业级Kubernetes集群，支持运行Docker容器，提供了Kubernetes集群管理、容器应用全生命周期管理
docker容器运行时磁盘分区（可用空间需满足1G） df -h /var/lib/docker contianerd容器运行时磁盘分区（可用空间需满足1G） df -h /var/lib/containerd kubelet磁盘分区（可用空间需满足1G） df -h /mnt/paas
启动容器 docker run -d -p 6060:8080 -v /opt/workdir/:/usr/local/workdir abi:v1 -d：服务形式启动 -p：端口映射，宿主机6060端口：docker容器8080端口，6060可随意修改成未被占用的端口 -v：工作目录路径
安装Docker：应用容器化时，需要将应用构建为容器镜像。您需要准备一台机器，并安装Docker。 获取运行环境：获取运行应用的运行环境，以及对接的MongoDB数据库。 安装Docker Docker几乎支持在所有操作系统上安装，用户可以根据需要选择要安装的Docker版本。
允许您将配置文件从容器镜像中解耦，从而增强容器工作负载的可移植性。 无状态负载 等同于Kubernetes中的“Deployment”概念，所有Pod实例之间是对等的，互不依赖，少了任意一个Pod实例，并不影响整个工作负载的功能。
面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时熟悉docker容器知识 从 0 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend） 本案例介绍如何从0开始制作镜像，并使用该镜像在ModelArts Standard平台上进行训练。
/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而 install.sh 则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。
/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。
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