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使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准， 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务，开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台，充分利用
批量计算 CCE部署使用Kubeflow CCE部署使用Caffe CCE部署使用Tensorflow CCE部署使用Flink CCE部署使用ClickHouse Spark on CCE with OBS安装使用指南
CCE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、可靠且灵活的数据处理系统
image：预置镜像到SWR步骤中上传至SWR的镜像地址。 local：使用本地的jar包路径。本例中使用本地文件存放jar包，因此使用local类型。根据实际情况，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
CCE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
CCE部署使用Tensorflow 资源准备 购买CCE集群，购买GPU节点并使用gpu-beta插件安装显卡驱动。 在集群下添加一个对象存储卷。 数据预置 从https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist下载数据。 获取tens
CCE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
v2，everest版本为2.4.4及以上支持使用，使用时需同时指定everest.io/disk-iops和everest.io/disk-throughput注解。 ESSD2：极速型SSD v2，everest版本为2.4.4及以上支持使用，使用时需指定everest.io/disk-iops注解。
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： CCE部署使用Caffe
使用密钥 密钥创建后，可在工作负载环境变量和数据卷两个场景使用。 请勿对以下CCE系统使用的密钥做任何操作，详情请参见集群系统密钥说明。 请不要操作kube-system下的secrets。 请不要操作任何命名空间下的default-secret、paas.elb。其中，defa
Turbo集群中使用分布式云资源 CCE Turbo集群支持管理边缘基础设施（智能边缘小站）的能力。启用分布式支持后，一个集群可以统一管理数据中心和边缘的计算资源，用户可以便捷地根据应用的诉求将其部署在对应的区域。 CCE Turbo集群使用分布式云资源功能需要提前注册并部署智能边缘小站服务。
Spark on CCE with OBS安装使用指南 安装Spark 使用Spark on CCE 父主题： 批量计算
使用第三方镜像 操作场景 CCE支持拉取第三方镜像仓库的镜像来创建工作负载。 通常第三方镜像仓库必须经过认证（账号密码）才能访问，而CCE中容器拉取镜像是使用密钥认证方式，这就要求在拉取镜像前先创建镜像仓库的密钥。 前提条件 使用第三方镜像时，请确保工作负载运行的节点可访问公网。
其中，reviews服务有3个版本： v1（1.5.1）版本会调用ratings服务，并使用1到5个黑色星形图标来显示评分信息。 v2（1.5.0）版本不会调用ratings服务。 v3（1.5.2）版本会调用ratings服务，并使用1到5个红色星形图标来显示评分信息。 为了直观的展示灰度版本之间流
使用临时路径 临时路径是Kubernetes原生的EmptyDir类型，生命周期与容器实例相同，并支持指定内存作为存储介质。容器实例消亡时，EmptyDir会被删除，数据会永久丢失。 通过控制台使用临时路径 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群。 在左侧导航栏中选择“工作负载”，在右侧选择“无状态负载”页签。
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
便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布，包含开发、构建、训练、部署四个环节，可全面支持企业用户的机器学习、深度学习完整使用过程。 如下图所示： 通过Kubeflow 1.0，用户可以使用Jupyter开发模型，然后使用fairin
使用前必读 欢迎使用云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）。云容器引擎提供高度可扩展的、高性能的企业级Kubernetes集群，支持运行Docker容器。借助云容器引擎，您可以在云上轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。 您可以使用本文档提供API对
使用健康中心 云容器引擎CCE服务提供一键集群诊断能力，包括集群诊断、节点诊断、工作负载诊断、核心插件诊断和外部依赖诊断，可以辅助您定位集群中出现的问题。本文介绍如何在集群中使用集群诊断功能。 前提条件 已获取资源权限 集群版本高于v1.17。 集群处于“运行中”状态。 功能入口
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 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:gpu，设置对应的容器规格。
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