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CUDA 11.2.2 Update 2 及以下 如果选择GPU加速型Pod，您需要设置Pod的metadata.annotations中添加cri.cci.io/gpu-driver字段，指定使用哪个版本显卡驱动，取值如下： gpu-418.126 gpu-460.106 创建
}, "spec": { "backoffLimit": 6, "tfReplicaSpecs": { "Ps": { "replicas": 1,
"f4c79668-adfd-11e9-8041-340a9837e2a7" }, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas": 1,
Deployment 在Pod这个章节介绍了Pod，Pod是Kubernetes创建或部署的最小单位，但是Pod是被设计为相对短暂的一次性实体，Pod可以被驱逐（当节点资源不足时）、随着集群的节点fail而消失。同时kubernetes提供了Controller（控制器）来管理P
"c6e548f1-adfe-11e9-ba3a-b44326d0c915" }, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas": 1,
"cleanPodPolicy": "Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas": 1,
计费FAQ 删除工作负载后，会持续扣费 创建的工作负载，在删除后，“我的资源”中显示依然存在，且会持续扣费，建议您确认下该命名空间下是否还有Pod在运行，如需停用，请删除Pod，后台会停止计费。 账户有余额，仍提示欠费 问题现象： 账户重置后有余额，在CCI中新建命名空间仍然提示欠费，无法操作。
}, "spec": { "backoffLimit": 6, "tfReplicaSpecs": { "Ps": { "replicas": 1,
"cleanPodPolicy": "Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas": 1,
"cleanPodPolicy": "Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas": 1,
}, "spec": { "backoffLimit": 6, "tfReplicaSpecs": { "Ps": { "replicas": 1,
reconcile gets called periodically. tfReplicaSpecs Yes Array of ReplicaSpec objects TFReplicaSpecs is map of TFReplicaType and ReplicaSpec specifies
如何处理公网无法访问负载？ 公网能正常访问的前提是负载已处于运行中状态，如果您的负载处于未就绪或异常状态，公网访问将无法正常使用。 从负载开始创建到公网可以正常访问可需要1分钟到3分钟的时间，在此时间内网络路由尚未完成配置，请稍作等待。 负载创建3分钟以后仍然无法访问。在“工作负载
}, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas":
Pod。 Ingress是授权入站连接到达集群服务的规则集合。您可以给Ingress配置外部可访问的URL、负载均衡、SSL、基于名称的虚拟主机等。 详细介绍请参见Ingress。 PVC PersistentVolumeClaim（PVC）是用户存储的请求。 它类似于Pod，P
}, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas":
系统委托说明 由于CCI服务在运行中对弹性负载均衡、容器镜像等各类云服务都存在依赖关系，因此当您首次登录CCI控制台时，CCI将自动请求获取当前区域下的云资源权限，从而更好地为您提供服务。CCI服务与其他服务的关系详细信息参考见与其他服务的关系。 CCI自动创建的委托：cci_admin_trust
"spec": { "backoffLimit": 6, "tfReplicaSpecs": { "Ps": { "replicas": 1
"Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas":
"Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas":
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