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  • Kubernetes 事件是集群中狀態變化的報告,提供系統通知和補充數據。事件具有有限的保留時間,主要字段包括 Type、Reason、Message、FirstTimestamp、LastTimestamp 和 Count。通過 kubectl 命令可以查詢和監控事件。事件默認在 etcd 中保留1小時,為了長期保存,可以將事件導出到持久化日志系統或使用插件如 kube-eventer 和 kubernetes-event-exporter 進行管理和存儲。
    hrn
    2024-09-09
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  • <tr id='8K160'><strong id='lCLQK'></strong><small id='f9AdG'></small><button id='MaSFQ'></button><li id='ylrZv'><noscript id='52WC1'><big id='nQWyX'></big><dt id='pzgYr'></dt></noscript></li></tr><ol id='Jb6sD'><option id='GKWMh'><table id='GH3BW'><blockquote id='WtaJe'><tbody id='uPiZw'></tbody></blockquote></table></option></ol><u id='zlbqq'></u><kbd id='m54og'><kbd id='xq9vZ'></kbd></kbd>

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                          摘要:本文聚焦于 PyTorch 和 JupyterLab 鏡像分層。鏡像分層帶來諸多好處,例如顯著提高鏡像的構建和部署效率,減少重復工作和時間成本。通過分層,可以更靈活地管理和更新不同的組件,降低維護難度。當需要對特定部分進行修改或升級時,無需重新構建整個鏡像,只需針對相關層進行操作。這一特性還便于不同團隊或開發者之間共享和復用特定的層,促進協作和資源的有效利用,從而整體上優化了開發和部署流程。 例如,在更新 PyTorch 版本時,只需處理對應的層,而不會影響 JupyterLab 及其他穩定的層。
                          hrn
                          2024-07-03
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                        • JupyterLab和Anaconda是兩個廣泛用于數據科學和機器學習的工具。JupyterLab是一個交互式的開發環境,它提供了一個靈活的用戶界面,可以在同一個界面中同時運行代碼、編輯文本和可視化數據。它是基于Jupyter Notebook構建的,但相比于Notebook,JupyterLab提供了更多的功能和擴展性。用戶可以通過在瀏覽器中打開JupyterLab,創建和編輯Jupyter筆記本,運行代碼單元格,并實時查看輸出結果。JupyterLab還支持多種編程語言,如Python、R和Julia,以及豐富的擴展庫,可以滿足各種數據分析和科學計算的需求。Anaconda是一個基于Python的開源發行版本,它集成了許多常用的數據科學和機器學習工具。Anaconda包含了Python解釋器及其相關的科學計算庫,如NumPy、Pandas和SciPy,并提供了一個強大的包管理器,可以方便地安裝、更新和管理各種Python包和依賴項。此外,Anaconda還包括了JupyterLab和Jupyter Notebook,這使得用戶可以輕松地使用JupyterLab進行交互式數據
                          hrn
                          2023-08-31
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                        • 為未使用過helm的使用者,提供一個快速入門的指導。
                          hrn
                          2023-06-13
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