Build主要会做以下动作: 编译项目文件并输出到某个目录 Build targets决定了输出的结果 bundling 打包 生产环境的build还会进行uglify和tree-shaking(把没用的代码去掉...可以使用source-map-explorer来分析依赖, 并且查看哪些模块和类在bundle里面....这是因为, 这时候webpack是在内存中进行的serve....下面使用source-map-explorer进行分析, 首先安装它: npm install --save-dev source-map-explorer 然后执行 ng build, 再执行: ....为项目生成webpack配置和脚本. 执行该命令试试: ? 看看有哪些变化: .angular-cli.json: ? package.json: ? 命令脚本都变了 ?
socat安装 使用命令： #CentOS系统 yum install -y socat #Ubuntu或Debian系统 apt-get update apt-get install -y socat...socat的使用 1、转发TCP nohup socat TCP4-LISTEN:10000,reuseaddr,fork TCP4:1.1.1.1:10000 >> socat.log 2>&1 &...10000改成你自己需要转发的端口 fork TCP4:1.1.1.1:10000`转发到1.1.1.1的10000端口，根据需求修改自行修改ip和端口 nohup后台运行。
单元测试. angular cli使用karma进行单元测试. 首先执行ng test --help或者ng test -h查看帮助....这时因为运行测试的时候, admin模块是独立运行的, 所以该模块并没有引用Router模块, 所以无法识别router-outlet. 那么如何解决这个问题?...--colors 输出结果使用各种颜色 默认开启 --single-run -sr 执行测试, 但是不检测文件变化 默认不开启 --progress 把测试的过程输出到控制台 默认开启 --sourcemaps...使用ng test -sr或者ng test -w false 执行单次测试 测试代码覆盖率: ng test --cc 的报告默认是生成在/coverage文件夹下, 但是可以通过修改.angular-cli.json...实际上angular cli是配合着protractor来进行这个测试的. 它的命令是 ng e2e.
如果您在学习过程中遇到任何的课程问题，请先私下直接找阿笨老师进行在线的沟通和交流。谢谢大家的理解和支持，预祝大家学习快乐！ 如果您是一个开发老鸟，那么本次课程完全不建议您进行学习！...1.2、一句话总结今天我们学习达到的目标 如何使用Docker来部署搭建ASP.NET Core + Mysql容器化应用程序环境。...如果您同样对本次分享《ASP.NET Core使用Docker进行容器化托管和部署》课程感兴趣的话，那么请跟着阿笨一起学习吧。废话不多说，直接上干货，我们不生产干货，我们只是干货的搬运工。 ?...ASP.NET Core使用Docker进行容器化托管和部署 ? ASP.NET Core使用Docker进行容器化托管和部署 二、为什么要学Docker以及开发人员有必要学习？...ASP.NET Core使用Docker进行容器化托管和部署 九、 Docker容器与容器之间实现网络互联 1）、用一个ASP.NET Core实际例子理解Docker容器与容器之间实现网络互联
还在写定时任务进行部署？...---使用Artifactory Webhooks和Docker实现持续部署 1.png 引言 持续部署(CD) 是在持续集成的基础上，把集成代码或构建产物自动化部署到测试或生产环境。...代理有两种类型: 拉取方式: 在目标上运行的代理 推方式: 在任意集中服务器上运行的代理，远程更新目标服务 两种方式的对比： 拉和推部署模型各有优缺点，您也可以同时使用这两种模型。...如果你完成到这里，恭喜您，您已经完成了一个自动化部署方案！！！ 4.一些建议 希望上面的指南能帮助你开始实现持续部署和使用webhook。还有许多附加的功能可以添加。以下是一些建议: 1....在CI环境中执行所有Docker / Jfrog CLI命令。例如，使用包含“#prod”的提交消息，使开发人员能够进行部署。 2. 使用容器编排。
背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使用单机多卡或多机多卡训练成为趋势。...介绍 TKE 云原生 AI Kubeflow 是在 K8s 平台之上针对机器学习的开发、训练、优化、部署和管理的工具集，融合了机器学习领域的很多开源项目，比如 Jupyter、tfserving、Katib...可以针对机器学习的不同阶段：数据预处理、模型训练、模型预测、服务部署等进行管理。只要安装了 K8s，就可以在本地、机房、云环境中任意部署。...性能数据 下图展示了在 CVM GPU 训练集群下，各个开源模型使用 TACO training 进行分布式训练的加速效果。...bind mount 到 pod 中供 HARP 使用 pod 需要配置 privileged 权限，否则 HARP 无法读取配置文件 需要给 pod 配置大页内存：hugepages-1Gi。
对于生产或严格的实验，我们强烈建议使用 KubeFATE 进行 Kubernetes 部署，它具有以下优势： Kubernetes上的声明式部署 支持不同的引擎 可定制灵活的部署 部署版本管理 集群管理...FATE-Operator 是我们作为Kubeflow官方子项目贡献的另一项重要工作：https://github.com/kubeflow/fate-operator 它支持在云原生平台中进行联邦学习...当我们开发和部署 ML 应用程序时，它通常由几个阶段组成，例如识别问题、数据工程、选择算法和编码模型、对数据进行实验、调整模型、训练模型、为训练好的模型提供服务，等等。...FATE-Operator 的典型用例是： 在Kubeflow中启用联邦学习并使用Kubefate CRD部署KubeFATE 当联邦学习任务产生同时有一个新的协作方时，使用FateCluster CRD...部署FATE集群 使用FateJob CRD提交和运行联邦学习作业 除了Kubeflow，Kubefate和FateCluster，CRD还可以直接用于在Kubernetes集群（例如 Tanzu Kubernetes
我们使用 WP_Query 进行文章检索的时候，可以用使用 orderby 参数对检索到的文章进行排序，比如使用 ID 排序 $args = array( 'orderby' => 'ID', 'order...' => 'DESC', ); $query = new WP_Query( $args ); 如果我们文章是一个商品，他有价格（price）的参数，我们希望通过价格进行排序： $args = array...'meta_key'=> 'price' ); $query = new WP_Query( $args ); 如果好几个商品的价格一样，这样列表刷新，经常会变动，我们让价格一样的商品再按照 ID 进行排序
除此之外，Bitbucket提供的Pipeline功能可以帮助我们进行项目的自动构建、测试和部署。 2....使用指南 该项目是使用Abp创建的.Net Core版本的模板项目，项目结构如下： 点击Pipeline，我们选择.NET Core，即可创建用于配置Pipeline的配置文件bitbucket-pipelines.yml...export：通过export指定我们要编译的项目名和测试项目名。（注意：需要使用相对路径）。 dotnet：.net core的还原、编译和测试命令。...那如何让它自动进行这两项操作呢？简单，回到Pipeline界面，点击【Schedules】菜单，创建一个【Schedule】即可。 那如何完成部署呢？...因为我使用的Micosoft Azure进行部署，所以按照官方文档Deploy to Microsoft Azure，我们仅需在bitbucket-pipelines.yml后面添加一条git push
背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使用单机多卡或多机多卡训练成为趋势。...TACO-Training 在云服务器和云容器环境下都可以部署，在 GPU 云服务器上的TACO-Training 训练加速部署方案已经在官网文档上线，具体可参见 GPU 云服务器上部署 AI 加速引擎...TKE Kubeflow Kubeflow 是在 k8s 平台之上针对机器学习的开发、训练、优化、部署和管理的工具集，融合了机器学习领域的很多开源项目，比如 Jupyter、tfserving、Katib...可以针对机器学习的不同阶段：数据预处理、模型训练、模型预测、服务部署等进行管理。只要安装了k8s，就可以在本地、机房、云环境中任意部署。...性能数据 下图展示了在 CVM GPU 训练集群下，各个开源模型使用 TACO training 进行分布式训练的加速效果。
你可以使用这种方法将你的边缘机自动注册到Rancher实例中作为控制平面。我们还将讨论自动部署到物理机的一些好处。...这在自动化部署和配置边缘原生服务时非常有用。我们将在本次demo的后面看到Argo Workflows的许多方面将会发挥作用。...Kubernetes API与Kubernetes资源进行通信。...kubectl直接创建Workflow，但是Argo CLI会提供诸如YAML验证、workflow可视化、参数传递、重试以及重新提交、暂停和恢复等额外的功能： kubectl create -n argo...cluster-up的pod，它将会与Rancher连接： [在这里插入图片描述] 总结：为什么要在边缘自动执行任务 现在你已经了解了如何使用k3OS和Argo进行自动化边缘部署，让我们来讨论一下为什么这种类型的自动化如此重要
使用 Meshery 可视化管理，部署和测试基础设施，服务网格和工作负载 让我们通过实际的操作流程，来探索 Meshery 是如何管理基础设施的。...Istio Adaptar 使用 Meshery Design 进行更精细的服务网格和工作负载部署 虽然 Meshery Adapters 的功能相对有限，但如果你想进行更精细的服务网格和工作负载配置，...) 使用 Meshery 部署工作负载 在之前提到的 Lifecycle 页面，你可以对某个 namespace 进行 Sidecar 注入，然后部署一些简单的示例应用，如 Istio HTTPBin：...，以便后面做性能测试时使用： Fortio test server 使用 Meshery 部署和连接 Prometheus 和 Grafana 在 Lifecycle 页面中，你也可以一键部署 Prometheus...Metrics 配置 使用 Meshery 进行性能测试 Meshery 提供了一个易于使用的界面，让你可以创建性能配置文件，并使用相同的配置重复运行性能测试。
operator 才能使用，开发成本过高 众多的 operators 对刚刚接触 Kubeflow 的新人开发者而言学习成本过高 以上问题都是 Kubeflow 的开发者和维护者面对的。...，并没有提供统一的使用体验 问题的原因主要在于每个深度学习框架都对应一个的 operator 独立在一个 repository 中进行维护。...这种分开维护的模式使得诸如构建环境、测试环境、部署方式以及代码逻辑都无法做到很好的整合。...及其 cache，在简化代码的同时也减少了在多个 operator 同时部署时冗余的 APIServer 请求： mgr, err := ctrl.NewManager(ctrl.GetConfigOrDie...我们计划提出与深度学习训练框架解耦的一种 Job API 以支持更广泛的任务定义，并允许用户可以借助 kubeflow/common 中的 controller.v1 和 reconciler.v1 进行定制化开发
50%已部署的AI基础设施未能进入生产阶段 • 模型开发 • 了解哪些数据以及如何操作数据以适用于模型 • 采购和运营成本 • 按使用付费获取高端系统的成本昂贵 • 高端系统的采购成本非常高 • 高端系统的电力和冷却需求成本高昂...GPU，同时使用空气冷却的计算硬件方案，详见文末链接。...SW Solutions（软件解决方案） • 用户需要提高效率，但无法承担基于云的解决方案的成本 • 数据正在被收集，但未被用于改善业务 • 基于云的解决方案要求将所有数据存储在其云端 • 所有GPU按使用时间租用...Kubernetes集群中，用于推理和训练管道 • ETL（提取、转换、加载）在边缘设备上执行，处理传入的数据流 • 推理引擎如Triton和TensorRT在集群中使用 • 管道可以使用Kubeflow...Kubeflow 构建在 Kubernetes 之上，熟悉它将帮助你掌握如何使用容器化技术来管理和部署 AI 应用，并在云、边缘和本地环境中轻松切换。 4.
Operator 先介绍一下Operator，它是Kubernetes中的一种概念，主要是用来打包、部署以及管理用户的任务。...多租户场景下使用Kubeflow构建训练平台 介绍完Kubeflow目前的一些Operator，言归正传，今天的主题也是多租户的场景下面使用Kubeflow构建一个训练平台。...另外一种是使用Istio，Istio这种方式更偏向于推理场景。通过这种方式对用户的访问进行一个控制。 可以简单来看这张图，当我们为用户提供一个集群，一般有两种方式。...在深度学习或者机器学习场景下，大部分任务都需要批量调度功能，也就是需要保证多个Pod同时地调度。...它主要算法就是all or nothing的算法，保证整个资源要么可以调度，要么就不要调度，如果无法调度那么就排队，保证整个资源不会被饿死。这是一个比较常见的需求。
KubeFlow 在可用时使用现有的开源项目。组件包括用于实验的笔记本（基于 Jupyter Notebooks）、管道、用户控制台和训练操作员。 Red Hat 为何对 KubeFlow 感兴趣？...注册表与 KubeFlow 管道集成，允许用户直接从注册表部署。 模型注册表将作为 alpha 版提供，尽管对于模型注册表应该如何工作仍有一些遗留问题。...一旦用户在笔记本中完成实验，他们将能够将代码移到管道中，为软件的生产使用做好准备。 新版本还更新了 KubeFlow 管道。...在最近的一项用户调查中，KubeFlow 用户表示他们喜欢使用管道和笔记本，但希望这些功能具有更高的稳定性。在同一次调查中，用户抱怨安装薄弱——许多人从原始清单中安装。...有发行版（例如 Red Hat 的发行版），但需要进行更多的符合性测试。有关可用发行版的文档已过时。一些组件几乎没有文档，或者根本没有文档。
Kubeflow 是基于容器和 Kubernetes 构建，提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台，通过集成开源生态中越来越多的项目，如 Jupyter, Knative, Seldon...许多功能易用性差，企业 AI 应用开发、迁移困难 Kubeflow 没有中文支持 首先，部署 Kubeflow 完整平台，需要部署大量的依赖和组件。...另外， 在多数 On-Prem （私有化）K8s 环境中，很多 Kubeflow 依赖的组件已经有原先的部署，比如 Istio, Knative, Dex 等，要和这些已有环境中的组件协同部署就不得不一个个组件的单独配置和部署...其次，Kubeflow 包含许多组件，每个组件都有其重要的功能，并相互依赖。当系统出现故障，排查会消耗大量的精力，如果要对使用不便的地方进行调整，就会更加耗时耗力。...，只需要更改一个 values.yaml 文件，即可完成 kubeflow 对不同 K8s 环境完成部署，同时我们也提供了 values-cn.yaml 免去在国内的同学对镜像下载的困扰。
, Pytorch 等等机器/深度学习的计算框架，同时构建容器工作流 Argo 的集成，称为 Pipeline。...，里面包含了 protoypes 和 library prototype: 本文统一叫组件，可以配置不同的 param library: 包含了 k8s 的 Api 信息，不同版本的 k8s 的 Api...如果不打算部署整套 Kubeflow，可以只部署 Jupyter，tf-operator 等等。...，原则上，只要部署好 K8S 脚本，image 都在本地，部署脚本已经获取，是不需要联网部署的 常见问题包括 Github 无法访问，需要下载 K8S 的 swagger.json 文件等等。...部署的话，最好是通过各云厂商的来部署，相对而言，Kubeflow 对各厂商的部署脚本的问题，处理起来比本地用户会更积极一些。当然了，在 GCP 上，体验应该是最好的。
高策，腾讯高级工程师，Kubeflow 训练和自动机器学习工作组 Tech Lead，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的产品研发和支持工作。...Jupyter Notebooks 在 Kubernetes 上部署往往需要绑定一张 GPU，而大多数时候 GPU 并没有被使用，因此利用率低下。...在大规模部署 Jupyter 实例的场景下，一般会通过 Kubernetes 创建多个 Notebook 实例，分配给不同的算法工程师使用。...思路非常朴素：问题源于 Notebook Server 和 Kernel 在同一个 Pod 中，导致我们无法分别为这两个组件申请计算资源。...随后会与集群中已经创建好的 Kernel 通过 ZeroMQ 进行交互，然后将代码执行的请求发送给 Kernel 进行执行，随后将结果发送给 Notebook Server 再将其返回给前端进行渲染和展示
kubeflow 中采用了 tensorflow serving 作为官方的tensorflow模型接口， TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统，适用于部署机器学习模型，...TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验，同时保持相同的服务器架构和API。...SaveModel SaveModel 是一种专门用于tf模型 拓扑结构(topology) 和 权重(weights) ，基于 SaveModel 不需要运行原始的模型构建代码，这样非常利于共享或部署模型...，因此一般模型部署都用 SaveModel。...SaveModel文件目录: assets saved_model.pb variables 查看MetaGraphDefs和SignatureDefs: saved_model_cli show
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
