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在本地如何玩转kubernetes? - kind

导读 kubernetes 现在已经走进了大众的视野,很多同学都对此比较好奇,从其他渠道或多或少都了解了一些,但是苦于kubernetes环境,不能身临其境的感受, 毕竟如果完整搭建一套kubernetes环境是需要资源的。 今天介绍一款工具(kind),让大家可以本地也可以构建起 kubernetes 环境,愉快的在本地玩转 kubernetes。 kind 全称 是 kubernetes in docker ,把 kubernetes 控制面的组件全部运行在一个docker 容器中,在本地通过 127.0.0.1 进行通信。这种玩法只能在本地体 验, 不可用于生成环境,特别适用于新人在本地体验、开发 kubernetes 相关组件时在本地进行调试等,如开始 operator 时可以在 kind 进行调试 。 详细用法可以参考官方文档。 本文首发于: https://russellgao.cn/k8s-kind/ kind 参考资料 官网: https://kind.sigs.k8s.io/ 官方文档: https://kind.sigs.k8s.io/docs/user/quick...

快过HugeCTR:用OneFlow轻松实现大型推荐系统引擎

一、简介 Wide & Deep Learning (以下简称 WDL)是解决点击率预估(CTR Prediction)问题比较重要的模型。WDL 在训练时,也面临着点击率预估领域存在的两个挑战:巨大的词表(Embedding Table),以及大量的数据吞吐。 业界比较有影响力的包含了 WDL 解决方案及评测结果的项目有 HugeCTR,该框架通过模型并行、三级流水线等技巧,解决了以上问题。在2020年 MLPerf 评测中,英伟达用 HugeCTR 实现了当时最快的 WDL 模型。 英伟达 Blog 给出的数据显示,在特定的、对齐后的硬件条件下,HugeCTR 的速度是 TensorFlow-CPU 的114倍,是 TensorFlow-GPU 的7.4倍,下图的纵坐标代表每轮迭代的延迟,数值越小,意味着性能越好: 而 OneFlow-WDL 比 HugeCTR 更快,每轮迭代延迟比 HugeCTR 更少: 上图节取自 DLPerf 中的 WDL(OneFlow-WDL vs. HugeCTR)评测报告,展示了 vocabulary size 倍增实验的结果,横坐标为实验时...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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