[帮助文档] 配置MLflow模型仓库
MLflow是一个开源的机器学习生命周期管理平台,可以用来追踪模型训练信息、管理和部署机器学习模型。本文介绍如何为模型管理功能配置MLflow模型仓库。
[帮助文档] 在ACK集群部署多租户任务调度管理
在ACK集群中,企业可以通过AI套件中的任务管理工具Arena、队列调度管理系统Kube Queue、配额管理工具ElasticQuotaTree以及Prometheus监控打造企业级任务调度系统。本文将从实际案例出发自底而上地介绍如何基于ACK集群构建一个任务调度系统。
[帮助文档] 利用DCGM实现GPU的性能分析
NVIDIA GPU上存在一些硬件计数器,这些计数器可以用来收集一些设备级别的性能指标,例如GPU利用率、内存使用情况等。借助NVIDIA提供的NVML(NVIDIA Management Library)库或DCGM(Data Center GPU Manager)工具能够查询这些硬件层提供的指标...
[帮助文档] 使用抢占式实例弹性训练以降低AI模型的训练成本
为降低使用AI模型训练成本,云原生AI套件推出基于抢占式实例的弹性训练解决方案,该方案可以将AI模型训练这种有状态类型的工作负载运行在抢占式实例上,几乎可以做到在不影响训练作业成功率的情况下降低训练成本。
[帮助文档] 弹性训练
弹性训练
《云原生网络数据面可观测性最佳实践》——二、全景剖析阿里云容器网络数据链路——1. Flannel 模式架构设计(上)
Flannel 模式下,ECS只有一个主网卡ENI,无其他附属网卡,ECS和节点上的Pod与外部通信都需要通过主网卡进行。ACK Flannel会在每个节点创建cni0虚拟网卡作为Pod网络和ECS的主网卡eth0之间的桥梁。 集群的每个节点会起一个flannel agent,...
《云原生网络数据面可观测性最佳实践》——二、全景剖析阿里云容器网络数据链路——2. Terway ENI 模式架构设计(中)
更多精彩内容,欢迎观看:《云原生网络数据面可观测性最佳实践》——二、全景剖析阿里云容器网络数据链路——2. Terway ENI 模式架构设计(上):https://developer.aliyun.com/article/1221647?groupCode=supportservice4) 场景三...
《云原生网络数据面可观测性最佳实践》——二、全景剖析阿里云容器网络数据链路——2. Terway ENI 模式架构设计(下)
更多精彩内容,欢迎观看:《云原生网络数据面可观测性最佳实践》——二、全景剖析阿里云容器网络数据链路——2. Terway ENI 模式架构设计(中):https://developer.aliyun.com/article/1221645?spm=a2c6h.13148508.setting.24....
《云原生网络数据面可观测性最佳实践》——二、全景剖析阿里云容器网络数据链路——5. Terway ENI-Trunking 模式架构设计(上)
弹性网卡中继Trunk ENI是一种可以绑定到专有网络VPC类型ECS实例上的虚拟网卡。相比弹性网卡ENI,Trunk ENI的实例资源密度明显提升。启用Terway Trunk ENI功能后,指定的Pod将使用Trunk ENI资源。为Pod开启自定义配置是可选功能,默认情况下创建的Pod,未开启...
《云原生网络数据面可观测性最佳实践》——二、全景剖析阿里云容器网络数据链路——6. ASM Istio 模式架构设计(上)
近几年,企业基础设施云原生化的趋势越来越强烈,从最开始的IaaS化到现在的微服务化,客户的颗粒度精细化和可观测性的需求更加强烈。容器网络为了满足客户更高性能和更高的密度,也一直在高速的发展和演进中,这必然对客户对云原生网络的可观测性带来了极高的门槛和挑战。 为了提高云原生网络的可观测性,同...
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