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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"
集群网络模型选择及各模型区别 自研高性能商业版容器网络插件，支持容器隧道网络、VPC网络、云原生网络2.0网络模型： 集群创建成功后，网络模型不可更改，请谨慎选择。 容器隧道网络（Overlay）：基于底层VPC网络构建了独立的VXLAN隧道化容器网络，适用于一般场景。VXLAN
基于Kubernetes构建一个端到端的AI计算平台是非常复杂和繁琐的过程，它需要处理很多个环节。如图1所示，除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算法工程师来讲，如果要做模型训练，就不得不搭建一套AI计算平台，这个过程耗时费力，而且需要很多的知识积累。
PU Share等特性的支持，进一步提升kubeflow批量训练和推理的效率。 实现典型分布式AI训练任务 下面将展示如何基于Kubeflow和Volcano，并使用MNIST数据集轻松的完成数字图像分类模型的分布式训练。 登录CCE控制台，单击集群名称进入一个集群。 在CCE集群上部署Volcano环境。
VPC网络模型 VPC网络模型说明 扩展集群容器网段 父主题： 容器网络
VPC网络模型说明 VPC网络模型 VPC网络模型将虚拟私有云VPC的路由方式与底层网络深度整合，适用于高性能场景，但节点数量受限于虚拟私有云VPC的路由配额。在VPC网络模型中，容器网段独立于节点网段进行单独设置。在容器IP地址分配时，集群中的每个节点会被分配固定大小的容器IP
容器网络模型对比 容器网络为集群内Pod分配IP地址并提供网络服务，CCE支持如下几种网络模型，您可在创建集群时进行选择。 云原生网络2.0 VPC网络 容器隧道网络 网络模型对比 表1主要介绍CCE所支持的网络模型，您可根据实际业务需求进行选择。 集群创建成功后，网络模型不可更改，请谨慎选择。
使用量等资源指标是动态变化的，如何做到准确的估算？ 在计算成本时的Pod使用量取值为Pod申请量（Request）和实际使用量（used）中的最大值。基于普罗监控数据，可以清晰识别分钟级别的应用资源，进行成本计算。 节点中没有被分配的空闲成本，是如何处理的？ 节点中的空闲成本不会
容器隧道网络模型说明 容器隧道网络模型 容器隧道网络是在主机网络平面的基础上，通过隧道封装技术来构建一个独立的容器网络平面。CCE集群容器隧道网络使用了VXLAN作为隧道封装协议，并使用了Open vSwitch作为后端虚拟交换机。VXLAN是一种将以太网报文封装成UDP报文进行隧道传输的协议，而Open
容器隧道网络模型 容器隧道网络模型说明 父主题： 容器网络
绑定弹性公网IP等特性。由于不需要使用容器隧道封装和NAT地址转换，云原生网络2.0模型与容器隧道网络模型和VPC网络模型相比具有比较高的网络性能。 图1 云原生网络2.0 在云原生网络2.0模型的集群中，Pod依赖弹性网卡/辅助弹性网卡对外进行网络通信： 裸金属节点上运行的Pod使用ENI网卡。
云原生网络2.0模型 云原生网络2.0模型说明 配置集群容器子网 使用注解为Pod绑定安全组 使用安全组策略为工作负载绑定安全组 使用容器网络配置为命名空间/工作负载绑定子网及安全组 为Pod配置固定IP 为Pod配置EIP 为Pod配置固定EIP 为IPv6双栈网卡的Pod配置共享带宽
公平调度（DRF） 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。
配置集群容器子网 操作场景 当创建CCE Turbo集群时设置的容器子网太小，无法满足业务扩容需求时，您通过扩展集群容器子网的方法来解决。本文介绍如何为CCE Turbo集群添加容器子网。 约束与限制 仅支持v1.19及以上版本的CCE Turbo集群。 为CCE Turbo集群添加容器子网
当创建CCE集群时设置的容器网段太小，无法满足业务扩容需求时，您通过扩展集群容器网段的方法来解决。本文介绍如何为集群添加容器网段。 约束与限制 仅支持v1.19及以上版本的“VPC网络”模型集群。 容器网段添加后无法删除，请谨慎操作。 为CCE Standard集群添加容器网段 登录CC
yangtse.io/static-ip-expire-duration: 5m spec: containers: - name: container-0 image: nginx:alpine resources:
or 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。
io/eip-charge-mode: bandwidth # EIP计费模式 spec: containers: - name: container-0 image: nginx:alpine resources:
您可以尝试为Pod配置init container并使用downwardAPI类型的存储卷把yangtse.io/allocated-ipv4-eip的annotation通过volume挂载到init container里，并在init container中检查EIP是否已经分配成功。您可以参考以下示例配置init
io/security-group-ids: ***** # 安全组ID，多个安全组以逗号分隔 spec: containers: - name: container-0 image: nginx:alpine resources:
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