首页 文章 精选 留言 我的
优秀的个人博客,低调大师

微信关注我们

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/602120

转载内容版权归作者及来源网站所有!

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

Kubeflow实战系列: 利用TFJob运行分布式TensorFlow

介绍 本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用TfJob运行分布式模型训练。 第一篇:阿里云上使用JupyterHub 第二篇:阿里云上小试TFJob 第三篇:利用TFJob运行分布式TensorFlow 第四篇:利用TFJob导出分布式TensorFlow模型 第五篇:利用TensorFlow Serving进行模型预测 TensorFlow分布式训练和Kubernetes TensorFlow作为现在最为流行的深度学习代码库,在数据科学家中间非常流行,特别是可以明显加速训练效率的分布式训练更是杀手级的特性。但是如何真正部署和运行大规模的分布式模型训练,却成了新的挑战。 实际分布式TensorFLow的使用者需要关心3件事情。 寻找足够运行训练的资源,通常一个分布式训练需要若干数量的worker(运算服务器)和p

Kubernets日志采集配置模式介绍与对比

日志服务支持通过Logtail采集Kubernetes(简称K8S)集群日志,并支持CRD(CustomResourceDefinition)和控制台等方式进行采集配置管理。 为提供更优的扩展性、灵活性,Logtail采集的配置与K8S中的Deploy/Pod配置完全解耦,两者可以一起部署也可以独立部署,具体取决于您的实际应用和业务需求。 下面我们介绍几种典型的配置方式,以便于您在实际应用中进行参考。 前提 K8S环境中安装好Logtail相关服务组件,若未安装请参考Kubernetes日志采集部署相关组件。 假设您对K8S中服务部署已经具备一定基础知识。 注意事项 K8S集群Logtail组件部署完毕后,会默认创建一个自定义标识的机器分组,后续所有的配置直接应用到该分组即可。 Logtail容器在K8S中以DaemonSet的模式部署,后续您的

相关文章

发表评论

资源下载

更多资源
优质分享App

优质分享App

近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Rocky Linux

Rocky Linux

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。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

用户登录
用户注册