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yments 使用接口指定的请求方法，并设置请求Header参数。如果接口要求添加Body参数，可参考Kubernetes API添加接口对应的结构体。 例如使用curl命令调用创建Deployment接口，请求方法为POST，并添加对应的Body体。 本示例中使用nginx.j
离线作业优先使用超卖节点 若同时存在超卖与非超卖节点，在离线作业调度过程中，超卖节点得分高于非超卖节点，离线作业优先调度到超卖节点。 在线作业预选超卖节点时只能使用其非超卖资源 在线作业只能使用超卖节点的非超卖资源，离线作业可以使用超卖节点的超卖及非超卖资源。 同一调度周期在线作业先于离线作业调度
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
0-classification.ipynb的过程。 OBS存储数据预置 创建OBS桶，并确认以下文件夹已创建，文件已上传至指定位置（需要使用OBS Browser工具）。 例如：桶内文件路径/文件名，文件下载地址可至github中指定项目的指定路径下查找，示例如1、2所示。 m
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。
冗余资源，因此，会导致资源利用率很低、浪费比较严重。将这些申请而未使用的资源（即申请量与使用量的差值）利用起来，就是资源超卖。超卖资源适合部署离线作业，离线作业通常关注吞吐量，SLA要求不高，容忍一定的失败。在线作业和离线作业混合部署在Kubernetes集群中将有效的提升集群整体资源利用率。
绍Nginx Ingress Controller的使用建议，您可以参考以下使用建议，对集群内的Ingress Controller进行配置，获得最佳的使用效果。 Nginx Ingress Controller优化设置 使用合适的副本数和资源限制 默认情况下，通过插件中心安装的Nginx
source ~/.bashrc 此时已经可以使用spark-submit等二进制，执行以下命令查看所用的Spark版本。 spark-submit --version 配置Spark对接OBS 获取华为云OBS jar包。本文使用hadoop-huaweicloud-3.1.1-hw-45
则需要使用这组命令将该节点上运行的Pod调度到其他节点上。使用步骤如下： 使用cordon命令将一个节点标记为不可调度。这意味着新的Pod将不会被调度到该节点上。 kubectl cordon <nodename> CCE中<nodename>默认为节点私网IP。 使用drai
合理分配容器计算资源 只要节点有足够的内存资源，那容器就可以使用超过其申请的内存，但是不允许容器使用超过其限制的资源。如果容器分配了超过限制的内存，这个容器将会被优先结束。如果容器持续使用超过限制的内存，这个容器就会被终结。如果一个结束的容器允许重启，kubelet就会重启它，但是会出现其他类型的运行错误。
有如下优点： 平衡在线业务与离线业务对出口网络带宽的使用，保证在线业务有足够的网络带宽，在线业务触发阈值时，压缩离线业务带宽使用。 在线业务所占用的网络资源较少时，离线业务可使用更多带宽；在线业务所占用的网络资源较多时，降低离线业务资源占用量，从而优先保障在线业务的网络带宽。 约束与限制
在1.21及以上的版本中不再推荐使用，并且根据社区版本迭代策略，在1.25及以上版本的集群中，ServiceAccount将不会自动创建对应的Secret。 1.21及以上版本的集群中，直接使用TokenRequest API获得Token，并使用投射卷（Projected Vo
OnSingleGPU, 3 Insufficient nvidia.com/gpu. 在CCE控制台使用GPU资源，只需在创建工作负载时，选择使用的GPU配额即可。 图1 使用GPU GPU节点标签 创建GPU节点后，CCE会给节点打上对应标签，如下所示，不同类型的GPU节点有不同标签。
一般情况下，Kubernetes在调度工作负载时会使用自带的默认调度器，若需要使用Volcano调度器的能力，您可以为工作负载指定调度器。关于Kubernetes调度器的详情请参见为Pod指定调度器。 约束与限制 调度大量工作负载的场景下，Volcano会打印较多的日志，建议搭配日志服务使用，否则可能导致日志过多占满所在节点磁盘。
使用GPU虚拟化 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。
使用Jenkins构建流水线 获取长期的docker login命令 在Jenkins安装部署过程中，已经完成了容器中执行docker命令的配置（参见9），故Jenkins对接SWR无需额外配置，可直接执行docker命令。仅需获取长期有效的SWR登录指令，具体步骤请参见获取长期有效docker
使用kubectl对接已有云硬盘 约束与限制 如下配置示例适用于Kubernetes 1.13及以下版本的集群。 操作步骤 登录EVS控制台，创建一个EVS云硬盘，记录云硬盘的VolumeID、容量和磁盘类型。 请参见通过kubectl连接集群，使用kubectl连接集群。 新建
使用仪表盘 仪表盘集合了不同视角、不同组件的高频监控指标。将不同的指标以图表的形式直观、综合性地汇集在同一个屏幕上，帮助您实时全面地掌握集群整体运行状况。 仪表盘提供了丰富的视图监控指标呈现，包括集群视图、APIServer视图、Pod视图、主机视图、Node视图等等。 前提条件
使用kubectl自动创建云硬盘 约束与限制 如下配置示例适用于Kubernetes 1.13及以下版本的集群。 操作步骤 请参见通过kubectl连接集群，使用kubectl连接集群。 执行如下命令，配置名为“pvc-evs-auto-example.yaml”的创建PVC的yaml文件。
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