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【Jetson开发项目展示】使用 Jetson Nano构建一个支持gpu的Kubernets集群

简而言之，我们有能力使用一个便宜的，配备cuda的设备，我们想——让我们建立自己的机器学习集群。现在，如果你想到“集群”，你通常会想到“Kubernetes”。...Kubernetes——最初由谷歌创建，是一个非常常用的工具，用于管理运行在数百、数千甚至数十万台机器上的分布式应用程序。 我们的项目目标没有那么远。我们的集群由4台Jetson Nano机器组成。...为了更简单，我们使用CUDA SDK中的“deviceQuery”工具创建了一个专用的Docker图像，用于查询GPU并展示其功能。...完成Kubernetes设置 现在，在您的主节点(jetson1)上，您应该能够看到集群中所有节点的列表: kubectl get nodes 如果它返回一个错误消息，比如:“The connection...在这个阶段，我们有一个非常基本的Kubernetes集群，有3个支持GPU的工作节点和1个主节点，在这些节点上，您可以使用GPU加速Tensorflow运行机器学习工作负载来进行推理甚至训练。

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GKE Autopilot：掀起托管 Kubernetes 的一场革命

GKE 已经提供了业界领先的自动化水平，Kubernetes 集群的设置和操作比自己动手和其他管理产品要简单得多，而且更经济有效；Autopilot 是一个重大的飞跃。...使用谷歌作为节点和控制平面的 SRE 谷歌 SRE 已经处理过 GKE 的集群管理；使用 Autopilot，Google SRE 还可以管理节点，包括配置、维护和生命周期管理。...除了 GKE 在主机和控制平面上的 SLA 之外，Autopilot 还包括在 Pod 上的 SLA，这是第一个。...开发人员可以把精力集中在工作负载上，并将底层基础设施的管理交给谷歌 SRE” ——Via Transportation 工程副总裁 Boris Simandoff 支付所使用的优化资源 在 Autopilot...使用 Autopilot，用户 只需为使用的 Pod 支付费用，并按 vCPU、内存和磁盘资源请求的每秒收费。不要再担心没有使用的容量！

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    Kubernetes网络揭秘：一个HTTP请求的旅程

    我们将使用带有两个Linux节点的标准谷歌Kubernetes引擎（GKE）集群作为示例，并说明在其他平台上细节可能有所不同。 一个HTTP请求的旅程 以浏览网页的人为例。...在下一个图中，请求通过Internet发送到一个非常大的云提供商，然后发送到位于云提供商基础设施中的Kubernetes集群。 ?...在我们的GKE集群上，使用kubectl查询这些资源类型将返回以下内容： ?...请注意，即使我们的集群有两个节点，每个节点都有一个hello-world pod，但此路由方法并未显示优先选择路由到从云负载平衡器接收请求的节点上的Pod。...如果您需要在节点的网络上暴露容器端口，而使用Kubernetes Service节点端口无法满足您的需求，则可以选择在PodSpec中为容器指定hostPort。

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    Kubernetes集群网络揭秘，以GKE集群为例

    我们将使用由两个Linux节点组成的一个标准的Google Kubernetes Engine（GKE）集群作为示例，并说明与其他平台上可能不同的细节。...在我们的GKE集群上，使用kubectl查询这些资源类型将返回以下内容： 作为参考，我们的集群有以下IP网络： >Node - 10.138.15.0/24 >Cluster - 10.16.0.0/14...请注意，即使我们的集群有两个节点，每个节点有一个hello-world的Pod, 但此路由方法并未显示优先选择路由到从云负载均衡器接收请求的节点上的Pod。...GKE集群使用Kubernetes CNI,它在每个节点上创建到Pod网络的网桥接口，为每个节点提供自己的Pod IP地址专用CIDR块，以简化分配和路由。...如果您需要在节点的网络上公开容器端口，而使用Kubernetes Service节点端口无法满足您的需求，则可以选择在PodSpec中为容器指定hostPort。

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    多云自动伸缩统一控制——深入对比分析

    它们共同构建出弹性伸缩（Autoscaling）的基础逻辑，使集群能够根据业务负载动态调整资源。...VPA（Vertical Pod Autoscaler）：动态调整 Pod 的资源请求值与限制值，用于优化资源利用率。...2️⃣- 节点层（Node）Cluster Autoscaler（CA）：基于 NodeGroup / NodePool 的“模拟调度 + 节点伸缩”机制，当 Pod 因资源不足无法调度时自动创建节点，...（2）云厂商定制扩展各云厂商在社区标准基础上，结合自家资源调度体系进行了深度优化， 形成了响应更快、体验更优但绑定更深的定制方案。...K8s 接入 Azure，集中策略/GitOps/监控 绑定 Azure 身份/策略体系（治理层） Microsoft Learn +1GKE Multi-Cloud / Attached 在 一个控制面

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    推荐一个更好的nvidia-smi，用于多人集群按照用户名查看GPU使用情况

    无论是个人使用GPU， 还是多人使用GPU集群，都会面临查看进程占用GPU情况，以合理调配GPU使用。...一种办法是用nvidia-smi，如图图片用ps -aux命令找到想要关闭进程的对应PID，然后根据PID关闭进程（kill -9 PID）。实际上ps -aux会出一大堆（太长不展示了。。）...后台近乎不占据任何资源的进程， 所以找起来真的很费劲。...因而， 这里推荐一个工具nvidia-htop，链接在https://github.com/peci1/nvidia-htoppip安装后， 使用 nvidia-htop.py -l 查看当前集群内GPU...占用情况， 有nvidia-smi自带的信息，同时还带有更详细的比如进程所属用户名称，所调用的命令，如图图片这样就可以准确清晰找到目标进程的信息， 进行管理。

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    使用 BigDL-LLM 加速 Intel ® 数据中心 GPU 上的 LLM 推理

    虽然 Speculative Decoding 可以有效加速目标模型，但在实践中很难维护或甚至获取到一个合适的草稿模型，特别是当目标模型使用定制数据进行微调时。...Intel® 数据中心 GPU 的性能数据 我们已经使用 BigDL-LLM 在 Intel® GPU 上验证了各种最先进的大型语言模型的推理性能，包括 INT4 和 FP16（带有 Self-Speculative...实际测试中，使用 Hugging Face 上一些流行的模型在 Intel® 数据中心 GPU Max 1100C 上进行了 INT4 推理，以下图表显示了 Next Token 延迟： 图 2....下面的图表比较了在 Intel 数据中心 GPU Max 1100C 上，使用 BigDL-LLM 进行 FP16 推理时的推理延迟。...开始使用 请访问该项目的 GitHub 页面，以开始在 Intel® 数据中心 GPU 上使用 BigDL 进行大型语言模型的工作。

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    660-6.2.0-无法在启用Sentry的集群中使用TRANSFORM问题分析

    在Hive中使用Python脚本处理数据时可以通过add file的方式添加脚本文件，在未启用Sentry时add file命令正常执行，但在集群启用Sentry后使用add file命令添加Python...，并且保证集群的每个节点上都有Python环境且访问路径相同，Python脚本也必须在每个节点上都存在。...这种方式不再需要每个数据节点的相同路径下都有同一个Python脚本文件，而是将脚本上传到HDFS上，让所有数据节点都能够访问，再通过Sentry授权在Hive中进行使用。...4 补充测试 在上一节介绍完两种方式后，这一节来介绍一下如何在未启用Sentry的集群的Hive中使用Python脚本。 1.在Python脚本第一行加入一行代码 #!...5 总结 1.在集群启用了Sentry后，因为处于安全原因，ADD FILE/JAR命令被加入到黑名单无法执行，只能使用文档中介绍的方式进行配置。

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    在 PyTorch 中使用梯度检查点在GPU 上训练更大的模型

    作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时，这个问题经常会出现。...并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。...上面是一个计算图，每个叶节点上的数字相加得到最终输出。假设这个图表示反向传播期间发生的计算，那么每个节点的值都会被存储，这使得执行求和所需的总内存为7，因为有7个节点。但是我们可以用更少的内存。...通过执行这些操作，在计算过程中所需的内存从7减少到3。 在没有梯度检查点的情况下，使用PyTorch训练分类模型 我们将使用PyTorch构建一个分类模型，并在不使用梯度检查点的情况下训练它。...使用梯度检查点进行训练，如果你在notebook上执行所有的代码。

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    使用python探知一个故事的大意（上）

    他的方法需要一个人去阅读每个故事，并给出理解，有着他们自己的个人背景和一般的故事的理解。我们将使用python和机器学习模型自动化评分方法，去进行情绪分析。...对快速（真实）的财富（fortune）变化敏感。有趣的故事往往会突然改变财富，这应该反映在情节线上。“灵敏度”在这里是一般工程意义上的，而不是在机器学习定义中的查准率（即，真阳性率） 可解释性。...短语“crescendo in the music”是一个重要的（积极的）提示，生活经验表明一个新的王子的介绍是一个积极的事情。 Polite, modest smiles all around。...因此它被优化成更快速，稳健和“足够准确”（IMDB上的90％准确度）的东西，所以我们希望在一个故事中对许多样本进行评分。...然后，模型使用预训练的特征来预测输入文本的积极性，并返回分数。这些模型部署在强大的负载平衡的分布式架构上，因此多个用户可以发送多个请求并可靠地获取结果。

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    使用easzup 快速部署一个 kubernetes的高可用集群

    /easzup -S 使用默认配置安装 aio 集群 docker exec -it kubeasz easzctl start-aio 完成后复制kubectl工具到/usr/bin/kubectl...，开始Rainbond的安装 kubernetes的高可用安装 高可用集群所需节点配置如下： 角色 数量 描述 部署节点 1 运行ansible/easzctl脚本，可以复用master，建议使用独立节点...etcd节点 3 注意etcd集群需要1,3,5,7...奇数个节点，一般复用master节点 master节点 2 高可用集群至少2个master节点 node节点 3 运行应用负载的节点，可根据需要提升机器配置.../etc/ansible/hosts文件，否则无法安装集群，该文件中包括主机列表及部分集群配置 # etcd集群节点数应为1、3、5...等奇数个，不可设置为偶数 # 变量NODE_NAME为etcd节点在.../easzup -S 使用ansible安装kubernetes集群 docker exec -it kubeasz ansible-playbook /etc/ansible/90.setup.yml

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    k8s集群5个故障案例分析

    如果您的目标是力求低延迟，应取消CPU限制，但在这么做时要非常小心。”他建议设置适当的CPU请求，并使用Datadog之类的解决方案，添加监控机制。...工作团队使用fluent-bit来发送日志，注意到Elasticsearch未满足某些请求。...结果查明，默认情况下，谷歌Kubernetes引擎（GKE）使用的IP地址比预期的要多得多。...为DevOps Hof撰稿的Marcel Juhnke描述了在GKE中将工作负载从一个节点池迁移到另一个节点池时，错误配置如何导致某个集群中的入站（ingress）完全中断。...6 k8s开发集群上惊现加密货币挖矿软件 随着加密货币价值越来越高，黑客们伺机寻找易受攻击的计算能力，以窃取加密货币。

    3.2K40

    A Big Picture of Kubernetes

    kubernetes 是一个被写了很多次的主题，本文并不希望事无巨细地阐述其所有内容。事实上，仅凭一篇文章的篇幅也无法写透这个宏大的主题。即便写出来，也会变成毫无重点的堆砌，很难快速消化吸收。...使用 devops 和 CI/CD 的方式进行开发和交付。 以容器技术进行打包发布。 在云基础设施上运行并被调度。 2.3 小结 云原生是当前互联网后台一个非常具有前景的技术领域。...答：GKE 只是托管 K8S 集群的一个平台，面向企业与用户提供快速搭建与维护自己 K8S 集群的能力。业界还有阿里的 ACK，腾讯的 TKE，华为的 CCE 等竞品。...GKE 是开箱即用（Out-of-Box）的： 做好了控制台页面，客户只需要点击就能完成自己的 k8s 集群的创建。 GKE 是多租户的： 面向不同的企业和用户。...答：k8s 使用 etcd 存储集群的 API objects、服务发现、配置与状态数据。

    1.2K20

    认识Service Mesh(1): Deploy Istio on Kubernetes with GKE

    大致意译过来，就是： 是一种独立部署的基础设施 负责在云原生应用互相通信时，保证请求调用的可靠性。 一般是以对应用代码无侵入的方式部署，内部实现类似网络代理。...Google Cloud官方文档上是有Istio的例子： https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/tutorials/istio-on-gke...通过GKE创建自己的kubernetes集群 越来越多的国内外所谓的云平台厂商推出了基于kubernetes的容器云平台，并支持私有化部署。不妨先来看看，祖师爷Google是怎么做这口饭的。...在自己的终端上，推荐使用gcloud这个命令行工具进行一切与Google Cloud的交互操作，包括使用GKE创建kubernetes集群： gcloud container clusters create...Istio官方社区已经提供了多种平台的部署方法，包括Google Cloud以及纯Kubernetes集群上。

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    Kubernetes安全加固的几点建议

    对于使用托管Kubernetes服务（比如GKE、EKS或AKS）的用户而言，由相应的云提供商管理主节点安全，并为集群实施各种默认安全设置。...网络和资源策略 默认情况下，Kubernetes允许从任何pod到同一集群中另一个pod的通信。虽然这对于发现服务而言很理想，但没有提供网络分离，不法分子或中招的系统可以无限制地访问所有资源。...系统加固 鉴于集群已安全，下一步是尽量缩小系统的攻击面。这适用于节点上运行的操作系统以及容器上的内核。...监控、日志和运行时安全 至此，我们有了一个供应链严加保护的安全集群，可以生成干净的、经过验证的镜像，有限的访问权限。然而环境是动态的，安全团队需能够响应运行环境中的事件。...最后，将Kubernetes API审计日志与现有日志聚合和警报工具整合起来，以监控集群中的所有活动。这包括API请求历史记录、性能指标、部署、资源消耗、操作系统调用和网络流量。

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