检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
安装Spark 前提条件 您需要准备一台可访问公网的Linux机器，节点规格建议为4U8G及以上。 配置JDK 以CentOS系统为例，安装JDK 1.8。 查询可用的JDK版本。 yum -y list java* 选择安装JDK 1.8。 yum install -y java-1
计费模式 计费模式概述 包年/包月 按需计费
在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题： 批量计算
变更计费模式概述 在购买集群及集群中使用的其他云服务资源后，如果发现当前计费模式无法满足业务需求，您可以变更计费模式。 按需计费：当前通过云容器引擎控制台只支持集群和节点从按需计费模式转包年/包月计费，如表1所示。 包年/包月：包年/包月计费模式的集群和节点在计费周期内不支持变更
在CCE集群中部署使用Spark 安装Spark 使用Spark on CCE 父主题： 批量计算
在CCE集群中部署使用Caffe 预置条件 资源准备 Caffe分类范例 父主题： 批量计算
在ECS虚拟机上安装kubectl命令行工具。 您可以尝试执行kubectl version命令判断是否已安装kubectl，如果已经安装kubectl，则可跳过此步骤。 本文以Linux环境为例安装和配置kubectl，更多安装方式请参考安装kubectl。 下载kubectl。 cd /home curl -LO
虚拟机。 在ECS虚拟机上安装kubectl命令行工具。 您可以尝试执行kubectl version命令判断是否已安装kubectl，如果已经安装kubectl，则可跳过此步骤。 本文以Linux环境为例安装和配置kubectl，更多安装方式请参考安装kubectl。 下载kubectl。
在CCE集群中部署使用Tensorflow 资源准备 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
Ingress Controller所使用的ELB开启WAF功能，不同的WAF模式会影响Nginx Ingress Controller获取真实的客户端IP： 使用WAF云模式的CNAME接入 采用CNAME模式接入，会导致请求先通过WAF，经过WAF进行防护检查之后再转发给ELB。因此即使E
通过模板包部署Nginx Ingress Controller 自定义部署Nginx Ingress Controller Nginx Ingress Controller高级配置 父主题： 网络
实施步骤 Jenkins Master安装部署 Jenkins Agent配置 使用Jenkins构建流水线 参考：Jenkins对接Kubernetes集群的RBAC 父主题： 在CCE中安装部署Jenkins
变更计费模式 变更计费模式概述 按需转包年/包月 包年/包月转按需
公网带宽：按流量计费 带宽：5 Mbit/s 1 0.32元/小时+公网流量费用0.80元/GB（按照您实际使用的出云流量收取流量费） 父主题： 在CCE中安装部署Jenkins
模板包至本地安装，也可以选择直接在线安装。 实例（Release）：实例是Helm在Kubernetes集群中安装模板包后的运行结果。一个模板包通常可以在一个集群中安装多次，每次安装都会创建一个新的实例。以MySQL模板包为例，如果您想在集群中运行两个数据库，可以安装该模板包两次
lugin）。 单击“安装”，安装插件的任务即可提交成功。 创建GPU节点。 在左侧菜单栏选择“节点管理”，单击右上角“创建节点”，在弹出的页面中配置节点的参数。 选择一个“GPU加速型”的节点规格，其余参数请根据实际需求填写，详情请参见创建节点。 完成配置后，单击“下一步：规格
and labels:' zip(output_prob[top_inds], labels[top_inds]) 父主题： 在CCE集群中部署使用Caffe
登录在集群中添加GPU节点添加的节点，执行docker logs {容器id}查看归类结果，可以看到结果：tabby cat。 父主题： 在CCE集群中部署使用Caffe
e.*，在以前的部署中没有出现过。 问题定位 GPU插件的驱动版本较低，单独下载驱动安装后正常。 工作负载中未声明需要gpu资源。 建议方案 节点安装了gpu-beta（gpu-device-plugin）插件后，会自动安装nvidia-smi命令行工具。引起部署GPU服务报错通
cluster：在集群的工作节点上部署驱动程序。 client：（默认值）作为外部客户端在本地部署驱动程序。 --name：作业名称，集群中的Pod将以此开头。 --class：应用程序，例如org.apache.spark.examples.SparkPi。 --conf：Spark配置参数，使用键
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
