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查询PyTorchJob 功能介绍 查询PyTorchJob的详细信息。 URI GET /apis/kubeflow.org/v1/namespaces/{namespace}/pytorchjobs/{name} 表1 Path参数 参数 是否必选 描述 name Yes 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
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
limits: cpu: 500m # 0.5核 memory: 1024Mi requests: cpu: 500m # 0.5核 memory:
通过负载访问，而是直接访问Pod，则可以使用此网段。 命名空间创建完成后，在“网络管理 > 容器网络”中可查看到VPC和子网信息。 设置子网网段。 您需要关注子网的可用IP数，确保有足够数量的可用IP，如果没有可用IP，则会导致负载创建失败。 图2 子网设置 创建的namespa
只有资源包A生效。 使用资源包A抵扣，超出CPU规格1,000 核*时，部分按需计费。 2022年11月1日~2023年10月1日 资源包A、B同时生效，叠加使用。 优先使用资源包A抵扣，超出CPU规格1,000 核*时部分使用资源包B抵扣，超出CPU规格10,000 核*时部分按需计费。 2023年10月1日~2023年11月1日
调用接口删除Deployment后怎么还能查看到Pod？ Deployment接口提供级联删除Pod的选项propagationPolicy，可以设置propagationPolicy的值为Orphan、Foreground和Background，具体请参见删除Deployment。
算型”和“GPU型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。
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
算型”和“GPU型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。
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
查询指定namespace下的所有MXJob 功能介绍 查询Namespace下所有MXJob的详细信息。 URI GET /apis/kubeflow.org/v1/namespaces/{namespace}/mxjobs 表1 Path参数 参数 是否必选 描述 namespace
requests: cpu: 250m memory: 512Mi limits: cpu: 250m memory: 512Mi
数据保护技术 云容器实例同时具备容器级别的启动速度和虚拟机级别的安全隔离能力，提供更好的容器体验。 原生支持Kata Container 基于Kata的内核虚拟化技术，为您提供全面的安全隔离与防护 自有硬件虚拟化加速技术，让您获得更高性能的安全容器 图1 通过Kata容器实现多租户容器强隔离
cpu: 500m memory: 1Gi requests: cpu: 500m memory: 1Gi 负载运行起来后就可以通过环境变量在容器内查看到具体的Pod信息：
resources: limits: cpu: 500m memory: 1024Mi requests: cpu: 500m memory: 1024Mi
"name": "pytorch-test" }, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas": 1,
什么是安全容器？ 安全容器这个概念主要与普通容器进行比较的。 和普通容器相比，它最主要的区别是每个容器（准确地说是pod）都运行在一个单独的微型虚拟机中，拥有独立的操作系统内核，以及虚拟化层的安全隔离。因为云容器实例采用的是共享多租集群，因此容器的安全隔离比用户独立拥有私有Kuberne
务变化和高峰压力的工作量，帮助您节约资源和人力成本。当前支持三种弹性伸缩策略： 告警策略：支持根据CPU/内存的使用率，进行工作负载的自动伸缩。工作负载创建完成后即可设置，在CPU/内存超过或少于一定值时，自动增减实例。 定时策略：支持在特定时间点进行工作负载的自动伸缩。适用于秒
"--local_parameter_device=cpu", "--device=cpu", "--data_format=NHWC"
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