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annotations: kubernetes.io/elb.class: union kubernetes.io/elb.autocreate: '{"type":"public","bandwidth_name":"cce-bandwidth","bandwidth_c
/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
标准存储：访问时延低和吞吐量高，因而适用于有大量热点文件（平均一个月多次）或小文件（小于1MB），且需要频繁访问数据的业务场景，例如：大数据、移动应用、热点视频、社交图片等场景。 低频访问存储：适用于不频繁访问（平均一年少于12次）但在需要时也要求快速访问数据的业务场景，例如：文件同步/共享、企业备份等场景
标准存储：访问时延低和吞吐量高，因而适用于有大量热点文件（平均一个月多次）或小文件（小于1MB），且需要频繁访问数据的业务场景，例如：大数据、移动应用、热点视频、社交图片等场景。 低频访问存储：适用于不频繁访问（平均一年少于12次）但在需要时也要求快速访问数据的业务场景，例如：文件同步/共享、企业备份等场景
负载均衡器自动创建配置 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 k8s annotation: kubernetes.io/elb.autocreate 结构体json 无 允许 CCE Standard/CCE Turbo 自动创建负载均衡器场景必填参数，根据所需填写。 负载均衡器和集群必须在一个VPC内
负载均衡器自动创建配置 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 k8s annotation: kubernetes.io/elb.autocreate 结构体json 无 允许 CCE Standard/CCE Turbo 自动创建负载均衡器场景必填参数，根据所需填写。 负载均衡器和集群必须在一个VPC内
HPC高性能计算、媒体处理、内容管理和Web服务、大数据和分析应用程序等。 说明： 高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染等。 高性能网站、日志存储、DevOps、企业办公等。 大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序、智能视频监控、备份归档、企业云盘（网盘）等。
io/v1 kind: Ingress metadata: annotations: kubernetes.io/elb.autocreate: '{"type":"public","bandwidth_name":"test-eip ","bandwidth_chargemode":"bandwidth"
其中关键配置通过红色字体标出： apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: # 在自动创建ELB参数中指定4层和7层的flavor kubernetes.io/elb.autocreate: '
com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 另存链接中里面小猫图片。 data/ilsvrc12/* https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/data/ilsvrc12
apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: kubernetes.io/elb.autocreate: '{"type":"public","bandwidth_name":"aaaaa","bandwidth_chargemode":"bandwidth"
项目管理”，在打开的企业项目列表中单击要加入的企业项目名称，进入企业项目详情页，找到“ID”字段复制即可。 kubernetes.io/elb.autocreate 是 elb.autocreate object 自动创建Ingress关联的ELB，详细字段说明参见表2。 示例： 自动创建公网共享型ELB： 值为
edit svc myblog-wordpress 在metadata.annotations下添加kubernetes.io/elb.autocreate和kubernetes.io/elb.class两行并保存，如下所示。这两个annotation的作用是创建共享型负载均衡，这样就
matplotlib;python /home/basicClass.py 。 挂载刚刚创建的OBS存储盘： 单击“创建”。等待job执行完成，进入OBS页面，可以查看到以图片形式展示的执行结果。 通过kubectl创建可以按如下YAML执行。 kind: Job apiVersion: batch/v1 metadata:
插件模板名称，如coredns addonTemplateType String 插件模板类型 addonTemplateLogo String 插件模板logo图片的地址 addonTemplateLabels Array of strings 插件模板所属类型 description String 插件模板描述
pass-through: "true" kubernetes.io/elb.class: union kubernetes.io/elb.autocreate: '{"type":"public","bandwidth_name":"cce-bandwidth","bandwidth_c
根据jupyter的指引，创建分布式训练作业。通过简单的设置schedulerName字段的值为“volcano”，启用Volcano调度器（以下加粗字体部分）： kind: TFJob metadata: name: {train_name} spec: schedulerName:
插件模板名称，如coredns addonTemplateType String 插件模板类型 addonTemplateLogo String 插件模板logo图片的地址 addonTemplateLabels Array of strings 插件模板所属类型 description String 插件模板描述
pass-through: "true" kubernetes.io/elb.class: union kubernetes.io/elb.autocreate: '{"type":"public","bandwidth_name":"cce-bandwidth","bandwidth_c
annotations: kubernetes.io/elb.class: union kubernetes.io/elb.autocreate: '{"type":"public","bandwidth_name":"cce-bandwidth","bandwidth_c
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