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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Kubernetes提供的资源管理、应用编排、运维监控能力。 Kubernetes存在的问题 Kubeflow在调度环境使用的是Kubernetes的默认调度器。
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。
公平调度（DRF） DRF（Dominant Resource Fairness）是主资源公平调度策略，应用于大批量提交AI训练和大数据作业的场景，可增强集群业务的吞吐量，整体缩短业务执行时间，提高训练性能。
组调度（Gang） 组调度（Gang）满足了调度过程中“All or nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费，主要应用于AI、大数据等多任务协作场景。启用该能力后，可以解决分布式训练任务之间的资源忙等待和死锁等痛点问题，大幅度提升整体训练性能。
对于一个AI算法工程师来讲，如果要做模型训练，就不得不搭建一套AI计算平台，这个过程耗时费力，而且需要很多的知识积累。
在CCE集群中部署使用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
启用该能力后，可使用使用NPU资源运行AI训练作业，调度器提供NPU拓扑感知调度能力，提高训练作业执行效率。 父主题： 配置中心
公平调度（DRF） DRF（Dominant Resource Fairness）是主资源公平调度策略，应用于大批量提交AI训练和大数据作业的场景，可增强集群业务的吞吐量，整体缩短业务执行时间，提高训练性能。详情请参见公平调度（DRF）。
每个节点都包含运行Pod所需要的基本组件，包括 Kubelet、Kube-proxy 、Container Runtime等。在云容器引擎CCE中，主要采用高性能的弹性云服务器ECS或裸金属服务器BMS作为节点来构建高可用的Kubernetes集群。
弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主要是负责修改负载的调度容量变化。
将自建K8S集群迁移到CCE Jenkins安装部署及对接SWR和CCE集群 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 kubeflow华为云CCE虚机搭建运行分布式tf报告 通过CCE搭建IPv4/IPv6双栈集群 CCE集群的网络地址段规划实践 使用subpath
AI大数据场景，创建vcjob时可指定minAvailable值，推荐配置enableJobStarving: true。 Volcano 1.11.5之前的版本enableJobStarving默认为true，1.11.5之后的版本默认配置为false。
- image: nginx:latest name: container-0 resources: limits: cpu: 100m memory: 200Mi
一个Pod封装一个或多个容器（container）、存储资源（volume）、一个独立的网络IP以及管理控制容器运行方式的策略选项。 Pod使用主要分为两种方式： Pod中运行一个容器。
spec.template.spec.volumes.persistentVolumeClaim claimName 已有PVC名称。
kubectl drain <node-name> 等待Pod调度到其他节点后，排查文件系统异常的原因，并进行恢复或规避。 执行以下命令，取消节点不可调度标记。
- name: container-1 image: 'hpa-example:latest' # 替换为您上传到SWR的镜像地址 resources: limits: # limits
Images(38) migration finished, 0 images tasks failed, 0 tasks generate failed 结果查看。
- name: container-1 image: nginx:latest volumeMounts: - mountPath: "/var/run/secrets/tokens" # 将Kubernetes
价值 面向AI计算的容器服务，采用高性能GPU计算实例，并支持多容器共享GPU资源，在AI计算性能上比通用方案提升3~5倍以上，并大幅降低了AI计算的成本，同时帮助数据工程师在集群上轻松部署计算应用，您无需关心复杂的部署运维，专注核心业务，快速实现从0到1快速上线。
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