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  • 入门指引 - 云容器实例 CCI

    入门指引 本节将以创建一个名称为2048的静态web应用(2048游戏),并将应用部署在云容器实例上运行为例,帮助您学习如何使用云容器实例。 您将按以下流程学习如何使用云容器实例。 图1 入门流程

  • Namespace和Network - 云容器实例 CCI

    通用计算型:支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载,适用于通用计算场景。 GPU型:支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载,适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 Network是云容器实例扩展的一种Kubernetes资源对象,用于关联VPC及子网,从而使得容器实例能够使用公有云的网络资源。

  • 约束与限制 - 云容器实例 CCI

    1 (10.1.105)及以下 GPU镜像 CUDA和cuDNN都是与GPU相关的技术,用于加速各种计算任务,特别是深度学习任务。在使用NVIDIA GPU进行深度学习时,通常需要安装CUDA和cuDNN。请使用配套关系的基础镜像,参考镜像地址:https://hub.docker

  • Intel oneAPI Toolkit运行VASP任务,为什么概率性运行失败? - 云容器实例 CCI

    Intel oneAPI Toolkit(Intel并行计算平台)运行的VASP(用于电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟)任务对CPU硬件版本有深度依赖,在小规格Pod场景下概率性运行失败,建议切换oneAPI版本或使用4核以上Pod运行。 父主题: 容器工作负载类

  • Namespace和Network - 云容器实例 CCI

    通用计算型:支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载,适用于通用计算场景。 GPU型:支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载,适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 Network是云容器实例扩展的一种Kubernetes资源对象,用于关联VPC及子网,从而使得容器实例能够使用公有云的网络资源。

  • 命名空间 - 云容器实例 CCI

    此类型的集群上。 通用计算型:支持创建含CPU资源的容器实例,适用于通用计算场景。 GPU加速型:支持创建含GPU资源的容器实例,适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 目前,“华南-广州”、“华东-上海二”、“西南-贵阳一”区域暂不支持“GPU加速型”资源。 一个账号在一个区域,目前只能使用5个命名空间。

  • 如何制作容器镜像? - 云容器实例 CCI

    如何制作容器镜像? 本节指导用户通过Dockerfile定制一个简单的Web工作负载程序的容器镜像。 背景信息 若使用官方的Nginx镜像来创建容器工作负载,在浏览器访问时则会看到默认的Nginx欢迎页面,本节以Nginx镜像为例,修改Nginx镜像的欢迎页面,定制一个新的镜像,将欢迎页面改为“Hello

  • 什么是云容器实例 - 云容器实例 CCI

    基于Kubernetes的负载模型提供负载快速部署、弹性负载均衡、弹性扩缩容、蓝绿发布等重要能力。 云容器实例学习路径 您可以借助云容器实例成长地图,快速了解产品,由浅入深学习使用和运维CCI。

  • kube-proxy安全漏洞CVE-2020-8558公告 - 云容器实例 CCI

    conf.all.route_localnet=1参数。 CCI的集群形态与普通kubernetes集群不同。CCI基于安全容器并与华为云网络服务深度整合,用户VPC网络与CCI物理主机网络不在同一个2层域中。CCI服务侧没有信息泄漏风险。 用户容器内核默认没有开启net.ipv4.conf

  • 云容器引擎-功能总览 - 云容器实例 CCI

    支持区域:全部 事件一:重新拉取镜像失败 事件二:重新启动容器失败 负载网络访问 云容器实例通过将Kubernetes网络和华为云VPC深度集成,提供了稳定高性能的容器网络,能够满足多种复杂场景下工作负载间的互相访问。 负载访问可以分为如下几种场景:内网访问、公网访问、从容器访问公网。

  • 云容器实例-成长地图 - 云容器实例 CCI

    Cloud Native Lives 云原生技术的前世今生 7天玩转容器 重磅推出Docker+Kubernetes精编前沿技术系列课程 跟着老李学习CCI 深入解读Serverless Container,带您玩转CCI 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦!

  • 使用Tensorflow训练神经网络 - 云容器实例 CCI

    earthstar (score = 0.00117) 执行结果显示模型认为这是一只大熊猫。 使用训练的图片分类模型 tensorflow官网中给了一个深度卷积网络的模型代码和训练数据:CIFAR-10。这是个简化的图片分类模型,将图片分成以下10类:airplane, automobile,