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云容器实例CCI 适用所有场景，一般运行大规模长期稳定的应用，例如： 电商 业务中台 IT系统 适用于有明显的波峰波谷特征的场景，灵活申请资源，提高资源利用率。例如： 批量计算 高性能计算 突发扩容 CI/CD测试 图2 CCE和CCI应用场景区别 集群创建 表5 创建方式不同 云容器引擎CCE
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
创建一个Pod，用于运行Spark的驱动程序。 驱动程序在集群中创建执行程序的Pod并与其建立连接，用于执行应用程序代码。 应用程序完成后，执行程序的Pod将终止并清理，但驱动程序Pod仍然存在并保持在“已停止”状态，直到最终进行垃圾回收或手动清理。在“已停止”状态下，驱动程序Pod不会使用任何计算或内存资源。
savefig('/home/img/basicimg5.png') 进入刚刚创建的OBS桶页面，创建文件夹data和img，并将basicClass.py上传。 进入data文件夹，将刚刚下载的四个gz文件上传。 机器学习范例 本篇范例采用tensorflow官网的ml example，可参考https://www
插件仅提供驱动的下载及安装脚本执行功能，插件的状态仅代表插件本身功能正常，与驱动是否安装成功无关。 对于GPU驱动版本与您业务应用的兼容性（GPU驱动版本与CUDA库版本的兼容性），CCE不做保证，请您自行验证。 对于已经安装GPU驱动的自定义操作系统镜像，CCE无法保证其提供的GPU驱
在CCE集群中部署使用Spark 安装Spark 使用Spark on CCE 父主题： 批量计算
在CCE集群中部署使用Caffe 预置条件 资源准备 Caffe分类范例 父主题： 批量计算
使用Volcano调度工作负载 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户，并针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能。 一般
云容器引擎（CCE）和应用管理与运维平台（ServiceStage）的区别是什么？ 对于使用者而言，云容器引擎关注的重点是Pod的部署，应用管理与运维平台关注的是服务的使用。 对于技术实现来看，应用管理与运维平台是对云容器引擎的再一次封装。 基础概念 云容器引擎（CCE） 云容器引擎（Cloud
9-r0、v1.27.6-r0、v1.28.4-r0及以上版本的集群中支持选择使用通用型SSD V2和极速型SSD V2类型的云硬盘。 系统盘加密：系统盘加密功能可为您的数据提供强大的安全防护，加密磁盘生成的快照及通过这些快照创建的磁盘将自动继承加密功能。仅“弹性云服务器-虚拟机”类型支
预置条件 本实践提供在CCE上运行caffe的基础分类例子https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-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
（可选）登录SWR管理控制台，选择左侧导航栏的“组织管理”，单击页面右上角的“创建组织”，创建一个组织。 如已有组织可跳过此步骤。 在左侧导航栏选择“我的镜像”，单击右侧“客户端上传”，在弹出的页面中单击“生成临时登录指令”，单击复制登录指令。 在集群节点上执行上一步复制的登录指令，登录成功会显示“Login
2（2vCPUs，4GiB） 系统盘：通用型SSD，50GiB 数据盘：通用型SSD，100GiB 公网带宽：6Mbit/s，按带宽计费 1 弹性负载均衡 2023/03/19 9:20:00 按需计费 区域：上海一 类型：独享型 可用区：单可用区 规格：网络型（TCP/UDP），小型 I
TFJob可在GPU场景下进行，该场景需要集群中包含GPU节点，并安装合适的驱动。 在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（ba
持1000Pod/s的调度并发数，轻松应对各种规模的工作负载，大大提高调度效率和资源利用率。 Volcano针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能，主要特性包括： 丰富的计算框架支持：通过CRD提供了批量计算任务的通用API，通过提供丰富的插件及作业生命周期高
Containerd容器：crictl Pod的计算资源 CPU和内存的request和limit必须一致 CPU和内存的request和limit可以不一致 主机网络（hostNetwork） 不支持 支持 Containerd和Docker命令行的使用方式对比，请参见容器引擎说明。 父主题：
pu，设置对应的容器规格。 启动命令添加python /home/caffeEx00_GPU.py。 挂载刚刚导入的OBS存储盘： 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
高可用性和持久性，以及稳定的低时延性能。 存储数据的逻辑 存放的是二进制数据，无法直接存放文件，如果需要存放文件，需要先格式化文件系统后使用。 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 存放的是对象，可
IOPS值由用户预配置，仅使用通用型SSD v2和极速型SSD v2类型的云硬盘支持设置。 通用型SSD v2类型的IOPS范围为3000~128000，最高可配置 500*容量（GiB）。 选择通用型SSD V2，当IOPS大于3000时会收取额外IOPS费用，详情请参见价格计算器。 极速型SSD
其Pod拥有共同的label。但有一个label值不同，用于区分不同的版本。Service使用selector选中了其中一个版本的Deployment的Pod，此时通过修改Service的selector中决定服务版本的label的值来改变Service后端对应的Pod，即可实现
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