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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/v1/namespaces/{n
警可继续正常访问。 使用场景 服务器通过安装SSL证书可以实现数据信息在客户端和服务器之间的加密传输，可以防止数据信息的泄露，保证了双方传递信息的安全性。当在云容器实例服务上部署Web应用需要安全的公网访问时，您可以在创建负载时的访问配置页选择公网访问，ELB协议选择HTTPS协议，再选择该公网访问的证书。
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://www.tensorflow
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
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
对象和数组可以嵌套使用，形成复合结构： languages: - Ruby - Perl - Python websites: YAML: yaml.org Ruby: ruby-lang.org Python: python.org Perl: use.perl.org 纯量 纯量的数据类型
"-c", "python train_imagenet.py" ],
"command": [ "python", "/var/mnist.py"
"-c", "python train_imagenet.py" ],
onfig所覆盖。常见的配置选项有超时时间、ndots等。 通过前端创建负载配置DNS策略 图1 客户端DNS配置 替换域名解析配置：对应None策略，填写的IP地址、搜索域、超时时间、ndots等具体配置将作为dnsConfig生效。 追加域名解析配置：对应ClusterFir
"-c", "python train_imagenet.py" ],
"command": [ "python", "/var/mnist.py"
"args": [ "python", "/opt/tf-benchmarks/scripts/
"command": [ "python", "/var/mnist.py"
滚动升级：将逐步用新版本的实例替换旧版本的实例，升级的过程中，业务流量会同时负载均衡分布到新老的实例上，因此业务不会中断。 替换升级：将先把您工作负载的老版本实例删除，再安装指定的新版本，升级过程中业务会中断。 升级负载 登录云容器实例管理控制台，左侧导航栏中选择“工作负载 > 无状态（Deployment）”
"args": [ "python", "/opt/tf-benchmarks/scripts/
"-c", "python train_imagenet.py" ],
"-c", "python train_imagenet.py" ],
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"command": [ "python", "/var/mnist.py"
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