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TensorFlow(1):使用docker镜像搭建TensorFlow环境

1,关于TensorFlow TensorFlow 随着AlphaGo的胜利也火了起来。 google又一次成为大家膜拜的大神了。google大神在引导这机器学习的方向。 同时docker 也是一个非常好的工具,大大的方便了开发环境的构建,之前需要配置安装。 看各种文档,现在只要一个 pull 一个 run 就可以把环境弄好了。 同时如果有写地方需要个性化定制,直接在docker的镜像上面再加一层补丁就好了。 自己的需求就能满足了,同时还可以将这个通用的方法分享出去。 2,下载TensorFlow images 使用hub.docker.com的镜像 docker pull tensorflow/tensorflow:latest 使用daocloud 的镜像,在国内用速度还是挺快的,如果docker.io的镜像慢,可以用daocloud的。 这个速度非常的快。一样用的。版本也挺新的。 docker pull daocloud.io/daocloud/tensorflow:latest 3,启动镜像 启动命令,设置端口,同时配置volume 数据卷,用于永久保存数据。加上 –rm 在停...

Packer & Terraform 让 ESS 更灵活

弹性伸缩(Elastic Scaling Service, ESS)根据用户的业务需求和策略,自动调整对弹性计算资源的管理,使得在满足业务需求高峰增长时无缝地增加 ECS 实例,并在业务需求下降时自动减少 ECS 实例以节约成本。 随着业务量和功能的不断增加,越来越多的用户开始选择 ESS 来实现对业务的弹性支撑服务。然而,ESS 只能实现对 ECS 实例的自动调整,并不能让业务随着 ECS 实例的伸缩进行自动化调整。 针对以上的问题,开源工具 Packer 和 Terraform 提出了相应的解决方案。本文将向您展示如何利用 Packer 和 Terraform 实现对具体业务的弹性伸缩。方便起见,本文将以弹性伸缩 Jenkins 服务为例进行详细说明。 ESS 的局限性 ESS 根据用户业务的需求和策略,自动的调整 ECS 实例的数量

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