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126”,如下所示。 GPU Pod的详细规格和显卡驱动的说明请参见Pod规格。 图2 选择GPU容器规格 选择需要的容器镜像,这里选择的上传到镜像容器仓库的tensorflow镜像。 在容器设置下面的高级设置中,挂载一个NFS类型的文件存储卷,用于保存训练后的数据。 图3 挂载NFS存储
弹性伸缩 CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务 VK支持的Annotation列表以及用法
通常情况下,如果您在同一个VPC下还会使用其他服务的资源,您需要考虑您的网络规划,如子网网段划分、IP数量规划等,确保有可用的网络资源。 图1 命名空间与VPC子网的关系 哪些情况下适合使用多个命名空间 因为Namespace可以实现部分的环境隔离,当您的项目和人员众多的时候可以考虑根据项目属性,例如
dmqk和nginx-7f98958cdf-tesqr的Pod, 其中nginx是直接使用Deployment的名称,-7f98958cdf-tdmqk和-7f98958cdf-tesqr是kubernetes随机生成的后缀。 您也许会发现这两个后缀中前面一部分是相同的,都是7f
无状态(Deployment)”,在右侧页面单击要访问的工作负载。查看Pod实例下面的“监控”页签,该页签显示Pod近一小时的CPU使用率和内存使用率。 图1 Pod列表 CCI控制台上的资源监控信息仅展示CPU使用率和内存使用率。您可前往应用运维管理服务AOM查看更多监控指标。 单击监控页签下方的“查看更多”,进入AOM控制台。
如果去查询Kubernetes的资源,您会看到还有一个status字段,status描述kubernetes资源的实际状态,创建时不需要配置。这个示例是一个最小集,其他参数定义后面会逐步介绍。 kubernetes资源的参数定义的解释,您可以通过具体资源的API参考查询对应的解释。 Pod定义
拒绝策略需要同时配合其他策略使用,否则没有实际作用。用户被授予的策略中,一个授权项的作用如果同时存在Allow和Deny,则遵循Deny优先原则。 如果您给用户授予CCIFullAccess的系统策略,但不希望用户拥有CCIFullAccess中定义的删除命名空间权限(cci:namespace:
CTS的详细介绍和开通配置方法,请参见CTS快速入门。 CTS支持追踪的CCI操作列表,请参见云审计服务支持的CCI操作列表。 CCI记录的审计日志会上报到CTS,供用户查询和分析,详细介绍和配置方法,请参见查看云审计日志。 日志 CCI为用户提供日志管理功能,用户可配置容器的日志路径和日志上报
查询指定namespace下的ReplicaSets 功能介绍 查询命名空间下所有的ReplicaSets。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/apps/v1/namespaces/{namespace}/replicasets 表1 路径参数 参数 是否必选
更新应用失败: 请求的action不合法,支持:upgrade和rollback 请求的action只支持upgrade和rollback 400 CCI.04.400218 Invalid release version 请求失败:请求的version字段不合法 请输入正确的version字段
要实时读取数据,可为导入的SFS Turbo指定挂载参数。 挂载参数可设置mount命令指定文件系统挂载的选项,当前仅支持noac,即用于禁止本地的文件和目录缓存,支持客户端实时从远端SFS Turbo读取数据。 此处设置的挂载参数仅对当前命名空间下创建的极速文件存储卷有效。 图2
Content-Type: application/json-patch+json 在RFC6902协议的定义中,Json Patch包含一系列对目标JSON对象的操作,其本身也为JSON对象。服务器接收到该对象后,会将其表示的操作应用于目标JSON对象。 Merge Patch, Content-Type:
资源对象添加labels标签。添加的标签需满足如下要求: service的labels中设置的标签必须和负载的selector中matchLabels设置的label一致。 例如,负载中matchLabels标s签设置如下: "spec": { "replicas":
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创建一个Pod。 说明: Pod的生命周期是短暂的,Pod是用后即焚的实体。在实际使用中,请谨慎单独创建Pod,请使用Deployment、StatefulSet和Job这些控制器创建应用,从而保障应用高可用。 云容器实例中Pod规格有限制,具体的限制请参见约束限制页面的“Pod规格”部分。
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创建PyTorchJob。 PyTorchJob即PyTorch任务,是基于PyTorch开源框架的kubernetes自定义资源类型,有多种角色可以配置,能够帮助我们更简单地实现PyTorch的训练。 URI POST /apis/kubeflow.org/v1/namespaces/
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