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什么是环境变量？ 环境变量是指容器运行环境中设定的一个变量。环境变量可以在工作负载部署后修改，为工作负载提供了极大的灵活性。 在CCI中设置环境变量与Dockerfile中的“ENV”效果相同。 父主题： 基本概念类
}, "spec": { "backoffLimit": 6, "tfReplicaSpecs": { "Ps": { "replicas": 1,
"f4c79668-adfd-11e9-8041-340a9837e2a7" }, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas": 1,
"c6e548f1-adfe-11e9-ba3a-b44326d0c915" }, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas": 1,
"cleanPodPolicy": "Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas": 1,
}, "spec": { "backoffLimit": 6, "tfReplicaSpecs": { "Ps": { "replicas": 1,
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"cleanPodPolicy": "Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas": 1,
概述 在云容器实例中，您可以使用多种方法创建负载，包括使用云容器实例的Console控制台界面、调用API部署应用，那这些方式的使用有什么不同的地方呢？这些方法又与直接运行Docker run命令运行容器有什么区别呢？ 本文将通过运行一个Wordpress + MySQL的博客为
}, "spec": { "backoffLimit": 6, "tfReplicaSpecs": { "Ps": { "replicas": 1,
}, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas":
}, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas":
服务不可用；如果您不需要通过Service访问，而是直接访问Pod，则可以使用此网段。 具体如何创建一个Network对象，可以参考Namespace和Network 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /apis/networking.cci.io/v1beta
spec.progressDeadlineSeconds The other fields cannot be updated. 调用方法 请参见如何调用API。 URI PATCH /apis/apps/v1/namespaces/{namespace}/statefulsets/{name}
image spec.activeDeadlineSeconds spec.tolerations 其余部分不支持更新。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PATCH /api/v1/namespaces/{namespace}/pods/{name} 表1 路径参数 参数
"spec": { "backoffLimit": 6, "tfReplicaSpecs": { "Ps": { "replicas": 1
"Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas":
replicas spec.revisionHistoryLimit spec.progressDeadlineSeconds 调用方法 请参见如何调用API。 URI PATCH /apis/apps/v1/namespaces/{namespace}/deployments/{name}
"Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas":
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