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*，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，客户单独下载驱动安装后正常。 客户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
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
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
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
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。
Jenkins Agent配置 安装完Jenkins后，可能会出现以下提示，说明Jenkins使用Master进行本地构建，未配置Agent。 如果您选择单Master安装Jenkins，执行完毕Jenkins Master安装部署中的操作后已完成，可直接进行流水线构建，请参见使用Jenkins构建流水线。
Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例 部署TFJob资源以开始训练。
21以前版本的集群中，Pod中获取Token的形式是通过挂载ServiceAccount的Secret来获取Token，这种方式获得的Token是永久的。该方式在1.21及以上的版本中不再推荐使用，并且根据社区版本迭代策略，在1.25及以上版本的集群中，ServiceAccount将不会自动创建对应的Secret。
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
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
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
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） 0.053 USD/小时+公网流量费用0.114 USD/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
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
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
and labels:' zip(output_prob[top_inds], labels[top_inds]) 父主题： 在CCE集群中部署使用Caffe
用户访问集群API Server的方式有哪些？ 当前CCE提供两种访问集群API Server的方式： 集群API方式：（推荐）集群API需要使用证书认证访问。直接连接集群API Server，适合大规模调用。 API网关方式：API网关采用token方式认证，需要使用账号信息获取to
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
如何让多个Pod均匀部署到各个节点上？ Kubernetes中kube-scheduler组件负责Pod的调度，对每一个新创建的 Pod 或者是未被调度的 Pod，kube-scheduler 会选择一个最优的节点去运行这个 Pod。kube-scheduler 给一个 Pod
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