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Pod规格 您可以选择使用GPU（只能在GPU型命名空间下）或不使用GPU。 当前提供3种类型的Pod，包括通用计算型（通用计算型命名空间下使用）、RDMA加速型和GPU加速型（GPU型命名空间下使用）。具体的规格信息请参考约束与限制中的“Pod规格”。
当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。
30:34Z", "lastUpdateTime": "2019-07-24T10:30:34Z", "message": "PyTorchJob pytorch-test is created
36:26Z", "lastUpdateTime": "2019-07-24T10:36:26Z", "message": "PyTorchJob pytorch-test is created
57:01Z", "lastUpdateTime": "2019-07-24T08:57:01Z", "message": "MXJob mxnet-job is created
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42:33Z", "lastUpdateTime": "2019-07-24T08:42:33Z", "message": "MXJob mxnet-job is created
38:58Z", "lastUpdateTime": "2019-07-23T12:38:58Z", "message": "TFJob tfjob-test is created
Pod规格：选择通用计算型，CPU 0.5核，内存 1GiB。 容器配置 在开源镜像中心搜索并选择mysql镜像。 配置镜像参数，选择镜像版本为5.7，CPU和内存配置为0.5核和1G。
Pod创建成功后，在容器的“/tmp”路径下，就有两个文件key1和key2，它们的值分别为“VkZNME0wVlpVbEpQVHpGTFdrSkRWVWhCV2s5T1ZrNUxUVlZNUjBzMFRWcElVMFpVUkVWV1N3PT0=”和“T0VkR1RGRlZVRlpVU2xCWFdUZFBVRUZCUmtzPQ
apiVersion": "kubeflow.org/v1", "kind": "PyTorchJob", "metadata": { "creationTimestamp": "2019-07-24T10
在左侧导航栏中选择“命名空间”，在右侧页面中“通用计算型”命名空间下单击“创建”。 填写命名空间名称。
apiVersion": "kubeflow.org/v1", "kind": "PyTorchJob", "metadata": { "creationTimestamp": "2019-07-24T10
您可以调用创建负载均衡器（增强型）创建ELB实例，更方便的方法是通过ELB控制台创建增强型ELB实例。 ELB实例必须与Service在同一个VPC内，否则无法绑定。 跨namespace不支持service或ELB域名访问，只能通过ELB内网IP:端口访问。
uid": "e82c1574-a46d-11e9-be8a-b44326d0c915", "resourceVersion": "65003551", "creationTimestamp": "2019-07-12T06
"549b2234-5d46-11e6-aeb9-286ed488fafe", "resourceVersion": "4110", "generation": 1, "creationTimestamp": "2016-08-08T08
超高I/O ssd 后端存储SSD存储介质提供，适用于高性能、高读写速率要求、数据密集型应用场景，如：NoSQL、关系型数据库、数据仓库（如Oracle RAC、SAP HANA)。
docker build -t nginx:v3 . 执行以下命令，可查看到已成功部署的nginx镜像，版本为v3。 docker images 父主题： 镜像仓库类
= threading.Thread(target=_refresh) t.daemon = True t.start() create_namespace() create_network() # wait for namespace and
This is mostly for internal housekeeping, and users typically shouldn't need to set or understand this field.
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