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指定fluent-bit日志采集配置的configmap名称 配置的configmap必须已经存在，并且符合配置fluent-bit中描述的要求。 高级配置 Secret是一种加密存储的资源对象，您可以将认证信息、证书、私钥等保存在密钥中，从而解决了密码、token、密钥等敏感数据的配置问题。 apiVersion:
填写基本信息，选择2创建的命名空间，Pod数量选择为“1”，选择Pod规格为“GPU加速型”，显卡的驱动版本选择“418.126”，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。
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。
Deployment的升级可以是声明式的，也就是说只需要修改Deployment的YAML定义即可，比如使用kubectl edit命令将上面Deployment中的镜像修改为nginx:alpine。修改完成后再查询ReplicaSet和Pod，发现创建了一个新的ReplicaSet，Pod也重新创建了。
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:
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:
heus，通过Volume挂载的方式，将Prometheus的配置文件挂载到容器中。 使用ConfigMap配置Prometheus访问CCI 首先使用cci-iam-authenticator作为k8s client端的认证插件，通过用户名/密码的方式配置IAM认证信息。您可参
当前提供3种类型的Pod，包括通用计算型（通用计算型命名空间下使用）、RDMA加速型和GPU加速型（GPU型命名空间下使用）。具体的规格信息请参考约束与限制中的“Pod规格”。 容器配置 一个Pod可以包含一个或多个运行不同镜像的容器，通常情况下一个Pod中只有一个容器，如果您的应用程序
template：Pod的模板，定义Pod的各种配置和规格。 metadata.labels：Pod的标签。 spec.containers：Pod中容器的定义。 image：创建容器使用的镜像。 resources.limits：容器使用资源的大小限制，即容器使用的资源不能超过这个限制。
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/
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:
计费FAQ 删除工作负载后，会持续扣费 创建的工作负载，在删除后，“我的资源”中显示依然存在，且会持续扣费，建议您确认下该命名空间下是否还有Pod在运行，如需停用，请删除Pod，后台会停止计费。 账户有余额，仍提示欠费 问题现象： 账户重置后有余额，在CCI中新建命名空间仍然提示欠费，无法操作。
定义1中创建的Pod的访问策略。 Service名称为wordpress。 选择标签为app:wordpress的Pod，即关联1中创建的Pod。 负载访问端口8080映射到容器的80端口，80端口为wordpress镜像的默认对外暴露的端口。 Service的访问类型为Clu
功能介绍 创建MXJob。 MXJob即MXNet任务，是基于MXNet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MXNet的训练。MXNet开源框架的信息详见：https://mxnet.incubator.apache.org/。
'true’, then the output is pretty printed. 请求消息 请求参数： 请求参数的详细描述请参见表165。 请求示例： 更改PyTorchJob的结束存活时间ttlSecondsAfterFinished： { "apiVersion": "kubeflow
TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow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Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org 。
为用户直接生成kubeconfig配置，如果指定的kubeconfig已存在，则会注入新的server、user、context配置，并将当前的kubeconfig context切换到此次配置的结果。 默认情况下会对用户的配置进行校验，尝试访问IAM及CCI，确保用户配置的IAM认证信息、CCI地址可用。 Generate
间时会关联已有VPC或创建一个新的VPC，并在VPC下创建一个子网。后续在该命名空间下创建Pod、Service等资源时都会在对应的VPC及子网之内，且占用子网中的IP地址。 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。
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:
No If 'true’, then the output is pretty printed. 请求消息 请求参数的详细描述请参见表154。 请求示例： 更改TFJob的结束存活时间ttlSecondsAfterFinished： { "apiVersion": "kubeflow
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