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什么是环境变量？ 环境变量是指容器运行环境中设定的一个变量。环境变量可以在工作负载部署后修改，为工作负载提供了极大的灵活性。 在CCI中设置环境变量与Dockerfile中的“ENV”效果相同。 父主题： 基本概念类
如何使用云存储？ 如果您使用控制台界面创建，请参见存储概述。 您还可以使用kubectl创建云存储，具体请参见使用PersistentVolumeClaim申请持久化存储。 父主题： 存储管理类
"cleanPodPolicy": "Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas": 1,
删除MXJob 功能介绍 删除MXJob。 URI DELETE /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 namespace
"cleanPodPolicy": "Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas": 1,
"f4c79668-adfd-11e9-8041-340a9837e2a7" }, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas": 1,
"c6e548f1-adfe-11e9-ba3a-b44326d0c915" }, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas": 1,
printed. 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数
printed. 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数
使用OBS存储挂载失败 问题现象： 单击“工作负载 > 任务 ”，实例状态显示“失败”。 图1 Pod状态 单击“事件”页，查看异常事件，如下图： 图2 事件类型异常 在Pod列表，单击失败实例后的“查看日志”，跳转到应用运维管理AOM界面。 图3 Pod列表 在应用运维管理AOM界面，单击“日志
printed. 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数
resourceVersion. 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数
printed. 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数
如何设置应用的探针？ 云容器实例基于Kubernetes，提供了应用存活探针和应用业务探针，您可以在创建工作负载的时候设置，具体请参见健康检查。 父主题： 容器工作负载类
}, "spec": { "backoffLimit": 6, "tfReplicaSpecs": { "Ps": { "replicas": 1,
}, "spec": { "backoffLimit": 6, "tfReplicaSpecs": { "Ps": { "replicas": 1,
}, "spec": { "backoffLimit": 6, "tfReplicaSpecs": { "Ps": { "replicas": 1,
"cleanPodPolicy": "Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas": 1,
"cleanPodPolicy": "Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas": 1,
"name": "pytorch-test" }, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas": 1,
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