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批量同步节点 功能介绍 该API用于批量同步节点。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /api/v3/projects/{project_id}/clusters/{cluster_id}/nodes/sync 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
批量计算 在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark
输效率,缩短训练时间。 Volcano批量调度系统:加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台,它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺
Volcano调度器 插件介绍 Volcano 是一个基于 Kubernetes 的批处理平台,提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic
迁移工具安装 Velero是开源的 Kubernetes 集群备份、迁移工具,集成了Restic工具对PV数据的备份能力,可以通过Velero工具将原集群中的K8s资源对象(如Deployment、Job、Service、ConfigMap等)和Pod挂载的持久卷数据保存备份上传
Volcano调度器 插件简介 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Volcano提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管
Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性,提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano
/home/caffeEx00.py。 挂载刚刚导入的OBS存储盘: 单击“创建”。等待job执行完成,进入OBS存储盘的outputimg下,可以看到推理使用的图片。 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。 使用GPU
Tensorflow训练 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
0版本已经发布,包含开发、构建、训练、部署四个环节,可全面支持企业用户的机器学习、深度学习完整使用过程。 如下图所示: 通过Kubeflow 1.0,用户可以使用Jupyter开发模型,然后使用fairing(SDK)等工具构建容器,并创建Kubernetes资源训练其模型。模型训练完成后,用户还可以使
批量删除指定集群的资源标签 功能介绍 该API用于批量删除指定集群的资源标签。 此接口为幂等接口:删除时,如果删除的标签key不存在,默认处理成功。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /api/v3/projects/{project_id}/clusters/
批量添加指定集群的资源标签 功能介绍 该API用于批量添加指定集群的资源标签。 每个集群支持最多20个资源标签。 此接口为幂等接口:创建时,如果创建的标签已经存在(key/value均相同视为重复),默认处理成功;key相同,value不同时会覆盖原有标签。 调用方法 请参见如何调用API。
进入刚刚创建的OBS桶页面,创建文件夹data和img,并将basicClass.py上传。 进入data文件夹,将刚刚下载的四个gz文件上传。 机器学习范例 本篇范例采用tensorflow官网的ml example,可参考https://www.tensorflow.org/tutori
ion.ipynb的过程。 OBS存储数据预置 创建OBS桶,并确认以下文件夹已创建,文件已上传至指定位置(需要使用OBS Browser工具)。 例如:桶内文件路径/文件名,文件下载地址可至github中指定项目的指定路径下查找,示例如1、2所示。 models/bvlc_re
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
化部署方式主要有4种,具体请参见表1。ClickHouse Operator是在Kubernetes上部署和管理ClickHouse集群的工具,它具备复制集群、管理用户与配置文件以及处理数据持久化的存储卷等功能。这些功能共同简化了应用程序的配置、管理和监控工作。 表1 ClickHouse容器化部署方式
资源准备 在集群中添加GPU节点 登录CCE控制台,单击已创建的集群,进入集群控制台。 安装GPU插件。 在左侧导航栏中选择“插件管理”,在右侧找到gpu-beta(或gpu-device-plugin),单击“安装”。 在安装插件页面,设置插件关键参数。 Nvidia驱动:填写
已创建一个集群,且集群有可用节点,具体操作步骤请参见购买Standard/Turbo集群。 集群内节点已绑定弹性公网IP,且已配置kubectl命令行工具,具体请参见将弹性公网IP绑定至实例和通过kubectl连接集群。 步骤一:部署Flink集群 在Kubernetes上部署Flink集群