本文使用的是 Fluid 1.0 版本，高版本的配置文件路径发生了变化，需要根据实际情况调整。 1. 制作镜像 1.1 fluid_config_init.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 #!/usr/bin/env python import json import os rawStr = "" with open("/etc/fluid/config.json", "r") as f: rawStr = f.readlines() rawStr = rawStr[0] script = """ #!/bin/sh set -ex MNT_TO=$targetPath trap "umount ${MNT_TO}" SIGTERM mkdir -p ${MNT_TO}

1. Jindo 挂载 S3 配置环境变量 1 2 3 4 export ENDPOINT=obs.ap-southeast-3.myhuaweicloud.com export BUCKET= export AK= export SK= 创建凭证 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 kubectl apply -f - <<EOF apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: mys3secret type: Opaque stringData: fs.s3.accessKeyId: ${AK} fs.s3.accessKeySecret: ${SK} EOF 创建 Dataset 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 kubectl apply -f - <<EOF apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1 kind: Dataset metadata: name: mys3-jindo spec: mounts: - mountPoint: s3://${BUCKET}/test2/ options: fs.s3.endpoint: ${ENDPOINT} encryptOptions: - name: fs.s3.accessKeyId valueFrom: secretKeyRef: name: mys3secret key: fs.s3.accessKeyId - name: fs.s3.accessKeySecret valueFrom: secretKeyRef: name:

1. 什么是 TensorBoard TensorBoard 主要是用来监控模型的各种指标的变化，比如 accuracy、loss、各种层的权重分布等。 TensorBoard 是 TensorFlow 的一个可视化工具，支持标量、文本、图像、音频、视频和 Embedding 等多种数据可视化，但是 PyTorch 也可以使用 TensorBoard。 2. 安装 tensorboard 1 pip install tensorboard 3. 使用

1. 创建训练脚本 创建训练脚本 mnist.py，内容如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93

1. 什么是 MPI MPI，Message Passing Interface 消息传递接口，是一种用于并行计算的通信协议。 MPI 提供了一组标准化的接口，用于在不同的计算节点之间传输数据，广泛应用于科学计算、机器学习、深度学习等领域。 MPI 有多个实现，常用实现有 MPICH 和 OpenMPI。MPICH