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该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记录每次训练过程中的性能（image/sec）。 apiVersion: "kubeflow.org/v1"
restartPolicy: OnFailure 提交作业，开始训练。 kubectl apply -f mnist.yaml 等待训练作业完成，通过Kubeflow的UI可以查询训练结果信息。至此就完成了一次简单的分布式训练任务。Kubeflow的借助TFJob简化了作业的配置。Vo
旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布，包含开发、构建、训练、部署四个环节，可全
节点，离线作业优先调度到超卖节点。 在线作业预选超卖节点时只能使用其非超卖资源 在线作业只能使用超卖节点的非超卖资源，离线作业可以使用超卖节点的超卖及非超卖资源。 同一调度周期在线作业先于离线作业调度 在线作业和离线作业同时存在时，优先调度在线作业。当节点资源使用率超过设定的驱逐
特性，实现业务对集群资源的充分利用；从节点维度来看，混部是将多个容器部署在同一个节点上，这些容器内的应用既包括在线类型，也包括离线类型。根据应用对资源质量需求的差异，在线应用可以归纳为延时敏感型LS（Latency Sensitive），通常对请求压力（QPS）或访问延迟（RT）
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
优先级施加到Pod的调度进程中。 应用场景5：在线离线作业混合部署 当前很多业务有波峰和波谷，部署服务时，为了保证服务的性能和稳定性，通常会按照波峰时需要的资源申请，但是波峰的时间可能很短，这样在非波峰时段就有资源浪费。另外，由于在线作业SLA要求较高，为了保证服务的性能和可靠性
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
容器 容器与Docker 容器技术起源于Linux，是一种内核虚拟化技术，提供轻量级的虚拟化，以便隔离进程和资源。尽管容器技术已经出现很久，却是随着Docker的出现而变得广为人知。Docker是第一个使容器能在不同机器之间移植的系统。它不仅简化了打包应用的流程，也简化了打包应用
么就需要为集群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调
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
跨账户数据迁移和备份。例如，账号A即将停用，所有的数据需要迁移至账户B。 数据处理与分析。例如，账号B是外部数据处理商，需要访问账户A的原始数据进行大数据分析和机器学习等操作。 通过跨账户挂载对象存储，您可以实现数据共享，降低存储和传输成本，同时确保数据的安全性和一致性。这种方式使多个团队或组织能够安全
Limit值的弹性限流机制，以降低业务长尾响应时间，可以有效提升时延敏感型业务的服务质量。 CPU Burst弹性限流 出口网络带宽保障 平衡在线业务与离线业务对出口网络带宽的使用，保证在线业务有足够的网络带宽。 出口网络带宽保障 父主题： 调度
业务“潮汐”特性明显，预留资源较多：在线业务具有明显日级别波峰、波谷特性，用户为保证服务的性能和稳定性按照波峰申请资源，集群的大部分资源处于闲置状态。 在线和离线作业分布不同集群，资源无法分时复用：用户为在线和离线作业划分不同的K8s集群中，在线业务在波谷时，无法部署离线作业使用这部分资源。
nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费，主要应用于AI、大数据等多任务协作场景。启用该能力后，可以解决分布式训练任务之间的资源忙等待和死锁等痛点问题，大幅度提升整体训练性能。 前提条件 已创建v1.19及以上版本的集群，详情请参见购买Standard/Turbo集群。 已安装V
通过特权容器功能优化内核参数 前提条件 从客户端机器访问Kubernetes集群，需要使用Kubernetes命令行工具kubectl，请先连接kubectl。详情请参见通过kubectl连接集群。 操作步骤 通过后台创建daemonSet，选择nginx镜像、开启特权容器、配置生命周期、添加hostNetwork:
DRF（Dominant Resource Fairness）是主资源公平调度策略，应用于大批量提交AI训练和大数据作业的场景，可增强集群业务的吞吐量，整体缩短业务执行时间，提高训练性能。 前提条件 已创建v1.19及以上版本的集群，详情请参见购买Standard/Turbo集群。
CCE是否支持账户余额变动提醒？ 系统会以邮件、短信形式给客户发送账户余额变动通知，包括账户余额调整、充值到账、客户在线充值等。 父主题： 计费类
有如下优点： 平衡在线业务与离线业务对出口网络带宽的使用，保证在线业务有足够的网络带宽，在线业务触发阈值时，压缩离线业务带宽使用。 在线业务所占用的网络资源较少时，离线业务可使用更多带宽；在线业务所占用的网络资源较多时，降低离线业务资源占用量，从而优先保障在线业务的网络带宽。 约束与限制
annotations["volcano.sh/qos-level"] -7~7间整数 无 允许 - 小于0代表低优先级任务，即离线作业，大于等于0代表高优先级任务，即在线作业。 Pod的入口带宽 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 annotations["kubernetes.io/ingress-bandwidth"]
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