提交多框架（TensorFlow、PyTorch 、MxNet等）的模型训练作业，支 持分布式和 GPU 加速，以及训练过 程的可视化。 模型训练 模型版本管理，模型推理服务的部署 、监控、管理和升级，提供 A/B test 和滚动升级。 模型服务 实现对 GPU 集群资源进行管理，根 据用户作业请求自动分配和回收 GPU 资源。 GPU 集群管理 对接存储系统，管理数据集；提供 对接存储系统，管理数据集；提供 notebook 交互式代码开发和调试工 具；管理数据预处理批作业。 模型开发 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 边缘计算场景 1. 海尔在全球有许多工厂 2. 工厂里的机器不多 3. 这些机器上跑了一些容器服务 4. 因为机器数量不多，不希望每个工厂组成一个

#cronjob的标签 spec: schedule: "*/2 * * * *" #分时日月周 concurrencyPolicy: Allow #前一次作业未完成时，下一次作业是否允许运行/ 如何运行 # Allow允许下一次作业运行，Forbid禁止，Replace替换 failedJobsHistoryLimit: 1 #失败的任务 历史记录数，默认1 success

centos lvdisplay mkfs.xfs -n ftype=1 /dev/mapper/centos-docker mkdir -p /var/lib/docker mount /dev/mapper/centos-docker /var/lib/docker echo "/dev/mapper/centos-docker /var/lib/docker xfs defaults defaults 0 0" >> /etc/fstab xfs_growfs /dev/mapper/centos-docker df –Th A2. 创建 k8s-node1, k8s-node2, k8s-node3 内存：16GB, 系统盘：40GB，docker 数据盘：40GB，ceph 数据盘：200GB 【注】所有节点(k8s-master, k8s-node1, k8s-node2 Step5. 关闭 swap 分区 swapoff -a && sysctl -w vm.swappiness=0 //设置 swap 开机不启动 vi /etc/fstab #/dev/mapper/centos-swap swap swap defaults 0 0 Step6. 配置 ulimt ulimit -SHn

自动发布和回滚：可以自动实现版本的发布和回滚。 秘钥和配置管理：对于密码等信息，专门提供了Secert对象为其解耦。 存储编排：支持多种不同类型的存储，包括本地存储、云存储、网络存储等。 批量处理执行：除服务型应用，还支持批处理作业CI（持续集成），如有需要，一样可以实现容器故障后修复。 Kubernetes特点： 可移植: 支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud） 可扩展: 模块化, 插件化, 可挂载

个Node上的多个Pod，⽽不是单个Node上的单个进程。 ReplicaSet将本地容器的重启委托给Node上的某个代理（例如，Kubelet或Docker）。 Job（作业） 对于可预期会终⽌的Pod（即批处理作业），可以使⽤ Job ⽽⾮ReplicaSet。 DaemonSet 对于提供机器级功能（例如机器监控或⽇志）的Pod，请使⽤ DaemonSet ⽽⾮ReplicaSet。