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云上快速搭建Serverless AI实验室

Serverless Kubernetes和ACK虚拟节点都已基于ECI提供GPU容器实例功能,让用户在云上低成本快速搭建serverless AI实验室,用户无需维护服务器和GPU基础运行环境,极大降低AI平台运维的负担,显著提升整体计算效率。 如何使用GPU容器实例 在pod的annotation中指定所需GPU的类型(P4/P100/V100等),同时在resource.limits中指定GPU的个数即可创建GPU容器实例。每个pod独占GPU,暂不支持vGPU,GPU实例的收费与ECS GPU类型收费一致,不产生额外费用,目前ECI提供多种规格的GPU类型。(请参考https://help.aliyun.com/document_detail/114581.html) 示例 1. 创建Serverless Kubernetes集群

K8S自己动手系列 - 2.1 - Pod

说在最前 Pod作为Kubernetes的一等公民,是K8S调度的最小单元,也是使用Kubernetes的人打交道最多的K8S模型。既然Pod这么重要,搞清楚Pod的各种功能及操作就非常重要了,理解了Pod以后,各种Pod的控制器组件,例如:Deployment,StatefulSet,DaemonSet, Job,ReplicaSet理解起来才能事半功倍。 正篇 阅读官方文档对Pod的描述,其阐述了Pod在集群中的两种主要使用方式: 一个Pod运行一个容器 一个Pod运行多个需要在一起的容器 由于前面的实验,我们已经使用过Deployment部署简单的nginx容器,这种就属于第一种,一个Pod运行一个容器的模型,所以本篇文章我们来实战一下,一个Pod运行多个相互关联的容器。 实战 场景说明 本文以常用blog应用wordpress+mysql为例,将wordpress与mysql运行在同一个Pod内,并实现同Pod的相互访问。 本文实验所有的源码保存在:https://github.com/zrbcool/blog-public/tree/master/k8s-hands-on/l...

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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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