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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
批量同步节点 功能介绍 该API用于批量同步节点。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /api/v3/projects/{project_id}/clusters/{cluster_id}/nodes/sync 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
/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 logs {容器id}查看归类结果，可以看到结果：tabby cat。 使用GPU
)中，Ps和Worker可以利用本机网络提供传输效率，缩短训练时间。 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
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 apiVersion: batch/v1 metadata:
com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 另存链接中里面小猫图片。 data/ilsvrc12/* https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/data/ilsvrc12
Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例
Kubeflow部署 Kubeflow的诞生背景 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
批量添加指定集群的资源标签 功能介绍 该API用于批量添加指定集群的资源标签。 每个集群支持最多20个资源标签。 此接口为幂等接口：创建时，如果创建的标签已经存在（key/value均相同视为重复），默认处理成功；key相同，value不同时会覆盖原有标签。 调用方法 请参见如何调用API。
节点池批量扩缩容节点时，Kubernetes Event事件存在部分缺失 问题现象 节点池批量扩缩容节点时，Kubernetes Event事件存在部分缺失。 例如，集群中批量缩容10个节点，CCE打印了10次“删除节点”事件，但是Kubernetes仅打印了4次“缩容空闲节点启动”的Event事件。
批量删除指定集群的资源标签 功能介绍 该API用于批量删除指定集群的资源标签。 此接口为幂等接口：删除时，如果删除的标签key不存在，默认处理成功。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /api/v3/projects/{project_id}/clusters/
使用Spark on CCE 使用Spark的Kubernetes调度程序spark-submit，可以将Spark应用程序提交到Kubernetes集群中运行，详情请参见在Kubernetes上运行Spark。使用spark-submit提交Spark应用程序的工作原理如下：
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
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
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
安装Spark 前提条件 您需要准备一台可访问公网的Linux机器，节点规格建议为4U8G及以上。 配置JDK 以CentOS系统为例，安装JDK 1.8。 查询可用的JDK版本。 yum -y list java* 选择安装JDK 1.8。 yum install -y java-1
bandwidth_name 公网型负载均衡必填 String 带宽的名称，默认值为：cce-bandwidth-******。 取值范围：只能由中文、英文字母、数字、下划线、中划线、点组成，且长度范围为1-64个字符。 bandwidth_chargemode 否 String 带宽付费模式。
如何批量修改集群node节点安全组？ 约束与限制 一个安全组关联的实例数量建议不超过1000个，否则可能引起安全组性能下降。更多关于安全组的限制请参考安全组限制。 操作步骤 登录VPC控制台，并在左上角选择区域和项目。 在左侧导航树选择“访问控制 > 安全组”。 在安全组界面，单击操作列的“管理实例”。
jobmanager-service.yaml 回显结果如下： service "flink-jobmanager" delete 父主题： 批量计算
资源准备 在集群中添加GPU节点 登录CCE控制台，单击已创建的集群，进入集群控制台。 安装GPU插件。 在左侧导航栏中选择“插件管理”，在右侧找到gpu-beta（或gpu-device-plugin），单击“安装”。 在安装插件页面，设置插件关键参数。 Nvidia驱动：填写
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