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合理分配容器计算资源 只要节点有足够的内存资源，那容器就可以使用超过其申请的内存，但是不允许容器使用超过其限制的资源。如果容器分配了超过限制的内存，这个容器将会被优先结束。如果容器持续使用超过限制的内存，这个容器就会被终结。如果一个结束的容器允许重启，kubelet就会重启它，但是会出现其他类型的运行错误。
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
计算配置 节点池类型 节点池类型。不填写时默认为vm。 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 .spec.type vm、ElasticBMS、pm vm 支持初始化时配置，不支持后续修改 CCE Standard/CCE Turbo 匹配实际节点ECS/BMS规格分类
计算配置 节点类型 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 type 无 无 允许 CCE Standard/CCE Turbo CCE Standard集群： 弹性云服务器-虚拟机：基于弹性云服务器部署容器服务。 弹性云服务器-物理机：基于擎天架构的服务器部署容器服务。
成本计算模型 工作负载成本计算原理 工作负载成本是由Pod成本聚合而成。 Pod成本：使用监控指标和实际账单作为输入，通过CPU、内存使用量占整体节点资源比例计算出来的成本，结合Pod关联PVC存储的成本。 计算过程中，Pod的使用量为当前采样时刻下申请量（Request）和实际使用量（Real
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
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。
云原生异构计算插件 CCE AI套件（NVIDIA GPU） CCE AI套件（Ascend NPU） 父主题： 插件
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
在CCE集群中部署使用Flink Flink是一个用于大规模数据处理的分布式流处理框架和计算引擎，可以处理有界（批处理）和无界（流处理）数据，提供低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力，同时支持复杂事件处理和数据分析。在CCE集群中部署Flink，可以帮助您构建高效、可靠且灵活的数据
费用等信息，并单击“提交”，开始创建节点。 待GPU节点创建完成后，可前往“节点列表”查看节点状态。 导入OBS存储卷 进入存储管理页面，导入OBS存储数据预置中创建的OBS存储卷。 父主题： 在CCE集群中部署使用Caffe
install 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
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
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失，其中包括gang
获取驱动链接-OBS地址 将驱动上传到对象存储服务OBS中，并将驱动文件设置为公共读，方法请参见上传文件。 节点重启时会重新下载驱动进行安装，请保证驱动的OBS桶链接长期有效。 在桶列表单击待操作的桶，进入“概览”页面。 在左侧导航栏，单击“对象”。 单击目标对象名称，在对象详情页复制驱动链接。
NPU设备的管理插件 1.0.3 v1.13 v1.15 v1.17 支持容器里使用huawei NPU设备的管理插件 父主题： 云原生异构计算插件
该参数可采用多种类型（file/http/local等），详情请参见官方文档。 访问对象存储服务OBS 使用spark-submit下发hdfs任务。请修改命令最后的参数为租户内实际的文件obs://bucket-name/filename。 spark-submit \ --master
cpu，设置对应的容器规格。 启动命令添加python /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
hadoop.fs.obs.secret.key=SK_OF_YOUR_ACCOUNT spark.hadoop.fs.obs.endpoint=OBS_ENDPOINT spark.hadoop.fs.obs.buffer.dir=/root/hadoop-obs/obs-cache spark
com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.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。
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