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Kubernetes 新概念 “Initializers”解析(中):能让你为集群编写插件的新模型

initialization 剖析 1.配置需要 initialization 的资源类型 : InitializerConfiguration(https://kubernetes.io/docs/admin/extensible-admission-controllers/#configure-initializers-on-the-fly) 对象允许你配置被 initializers 分配到的资源类型。 举个例子来说,你可以进行创建,将“myproxy”initializer 添加到类型apps/v1beta1.Deployment 和 v1.DeamonSet 对象中。你可以尽可能多地创建 InitializerConfigurations,它们将适用于所有命名空间 。 2.API 服务器将为新资源分配 initializers: 当你向 apiserver 提交 Deployment 对象时,将更新 Deployment 的metadata.initalizers.pending 并在其中添加“myproxy”值。此字段显示当前分配给资源的initializers 。 准确的...

如何在Kubernetes上玩转TensorFlow ?

前言 Tensorflow作为深度学习领域逐渐成熟的项目,以其支持多种开发语言,支持多种异构平台,提供强大的算法模型,被越来越多的开发者使用。但在使用的过程中,尤其是GPU集群的时候,我们或多或少将面临以下问题: 资源隔离。Tensorflow(以下简称tf)中并没有租户的概念,何如在集群中建立租户的概念,做到资源的有效隔离成为比较重要的问题; 缺乏GPU调度。tf通过指定GPU的编号来实现GPU的调度,这样容易造成集群的GPU负载不均衡; 进程遗留问题。tf的分布式模式ps服务器会出现tf进程遗留问题; 训练的数据分发以及训练模型保存,都需要人工介入; 训练日志保存、查看不方便; 因此,我们需要一个集群调度和管理系统,可以解决GPU调度、资源隔离、统一的作业管理和跟踪等问题。 目前,社区中有多种开源项目可以解决类似的问题,比如yarn,kubernetes。yarn是hadoop生态中的资源管理系统,而kubernetes(以下简称k8s)作为Google开源的容器集群管理系统,在tf1.6版本加入GPU管理后,已经成为很好的tf任务的统一调度和管理系统。 下文是我们公司在tenso...

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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。

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