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更新PyTorchJob 功能介绍 更新PyTorchJob。如下字段可被更新： metadata.labels metadata.annotations spec.activeDeadlineSeconds spec.ttlSecondsAfterFinished spec.cleanPodPolicy
创建PyTorchJob 功能介绍 创建PyTorchJob。 PyTorchJob即PyTorch任务，是基于PyTorch开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现PyTorch的训练。 URI POST /apis/kubeflow.org
查询MXJob 功能介绍 查询MXJob的详细信息。 URI GET /apis/kubeflow.org/v1/namespaces/{namespace}/mxjobs/{name} 表1 Path参数 参数 是否必选 描述 name Yes name of the MXJob
进入容器执行命令 功能介绍 exec接口无法通过curl或者postman进行调试，推荐使用kubectl进行调试，请参见kubectl配置指南。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /api/v1/namespaces/{namespace}/pods/{name}
查询TFJob 功能介绍 查询TFJob的详细信息。 URI GET /apis/kubeflow.org/v1/namespaces/{namespace}/tfjobs/{name} 表1 Path参数 参数 是否必选 描述 name Yes name of the TFJob
附录 PATCH请求方法操作说明 PATCH请求方法操作示例 约束限制 Namespace和Network 状态码 错误码 获取项目ID 获取账号ID 获取容器镜像地址 挂载OBS使用限制
kube-proxy安全漏洞CVE-2020-8558公告 华为云CCI团队已经于7月10日识别kube-proxy安全漏洞CVE-2020-8558并对其进行了详细分析，分析结论为：基于CCI服务当前形态，用户与CCI服务均不受本次漏洞的影响，无需进行处理。 漏洞详情 Kubernetes
进入容器执行命令 功能介绍 exec接口无法通过curl或者postman进行调试，推荐使用kubectl进行调试，请参见kubectl配置指南。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /api/v1/namespaces/{namespace}/pods/{name
更新MXJob 功能介绍 更新MXJob。如下字段可被更新： metadata.labels metadata.annotations spec.activeDeadlineSeconds spec.ttlSecondsAfterFinished spec.cleanPodPolicy
按需计费 概述 按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费CCI资源的计费规则。 适用场景 按需计费适用于具有不能中断的短期、突增或不可预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 以下计费项支持按需计费。 表
更新TFJob 功能介绍 更新TFJob。如下字段可被更新： metadata.labels metadata.annotations spec.activeDeadlineSeconds spec.ttlSecondsAfterFinished spec.cleanPodPolicy
存活探针（liveness probe） 存活探针 Kubernetes提供了自愈的能力，具体就是能感知到容器崩溃，然后能够重启这个容器。但是有时候例如Java程序内存泄漏了，程序无法正常工作，但是JVM进程却是一直运行的，对于这种应用本身业务出了问题的情况，kubernetes提供了
创建MXJob 功能介绍 创建MXJob。 MXJob即MXNet任务，是基于MXNet开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现MXNet的训练。MXNet开源框架的信息详见：https://mxnet.incubator.apache.org
删除namespace下的所有PyTorchJob 功能介绍 删除命名空间下的所有PyTorchJob。 URI DELETE /apis/kubeflow.org/v1/namespaces/{namespace}/pytorchjobs 表1 Path参数 参数 是否必选 描述
替换PyTorchJob 功能介绍 替换PyTorchJob。如下字段可被替换： metadata.labels metadata.annotations spec.activeDeadlineSeconds spec.ttlSecondsAfterFinished spec.cleanPodPolicy
创建TFJob 功能介绍 创建TFJob。 TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https
查询Pod日志 功能介绍 查询Pod的日志。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /api/v1/namespaces/{namespace}/pods/{name}/log 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String name of
查询指定namespace下的所有PyTorchJob 功能介绍 查询Namespace下所有PyTorchJob的详细信息。 URI GET /apis/kubeflow.org/v1/namespaces/{namespace}/pytorchjobs 表1 Path参数 参数
通过创建子用户方式，缩小OBS场景下上传ak/sk的权限 使用场景 CCI使用OBS时需要上传密钥，用户可通过创建子用户方式，将上传密钥替换为仅有OBS访问权限的子用户密钥。 操作步骤 进入云容器实例控制台，上传密钥并导入已有的对象存储卷。 登录云容器实例控制台，单击左侧导航栏的“
查询指定namespace下的所有TFJob 功能介绍 查询Namespace下所有TFJob的详细信息。 URI GET /apis/kubeflow.org/v1/namespaces/{namespace}/tfjobs 表1 Path参数 参数 是否必选 描述 namespace
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