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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器
任务（Job） 任务是负责批量处理短暂的一次性任务(short lived one-off tasks)，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束。 任务（Job）是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deploym
无状态负载（Deployment） 无状态负载与Kubernetes中Deployment Workloads的定义方式相同，是对Pod的服务化封装。一个无状态负载可以包含一个或多个Pod，每个Pod的角色相同，所以系统会自动为无状态负载的多个Pod分发请求。同一无状态负载的所有Pod共享存储卷。
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