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云原生之容器编排实践-SpringBoot应用以Deployment方式部署到minikube以及弹性伸缩
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云原生之容器编排实践-SpringBoot应用以YAML描述文件部署pod到minikube
云原生之容器编排实践-SpringBoot应用以YAML描述文件部署pod到minikube 背景在 Kubernetes 中,启动一个 Pod 最直接的方式是通过 kubectl run 命令;而在实际生产环境下,我们通常是使用 yaml 描述文件。yaml描述启动Pod熟悉 SpringBoot 的同学们肯定对 yaml 描述文件不陌生,其实就类似于 properties 、 json ...

高校精品课-华东师范大学-云原生数据库

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《云原生机密计算最佳实践白皮书》——07解决方案——部署TensorFlow Serving在线推理服务(2) 步骤一:部署客户端本实践运行的环境信息参考:• 规格:加密内存≥8G• 镜像: Ubuntu20.04• 公网IP• 安装SGX软件栈1、环境配置安装所需的mesa-libGL软件包。sudo pip3 install --upgrade pip sudo pip install multidict...
《云原生机密计算最佳实践白皮书》——07解决方案——部署TensorFlow Serving在线推理服务(3) 步骤二:部署Anolis OS SGX端1、下载本实践所用的TensorFlow Serving脚本代码git clone https://github.com/intel/confifidential-computing-zoo.git cd confifidential-computing-zo...
《云原生机密计算最佳实践白皮书》——07解决方案——部署TensorFlow Serving在线推理服务(4) 步骤三:远端访问1、切换到客户端cd confifidential-computing-zoo/cczoo/tensorflflow-serving-cluster/tensorflflow-serving/docker /client/2、获取client容器镜像用户可以通过下面任意方式获取cli...
《云原生机密计算最佳实践白皮书》——07解决方案——部署TensorFlow横向联邦学习(1)
《云原生机密计算最佳实践白皮书》——07解决方案——部署TensorFlow横向联邦学习(1) 部署TensorFlow横向联邦学习1概述本文介绍在Intel® SGX使能的平台,基于Anolis OS部署TensorFlow横向联邦学习。2背景信息横向联邦学习是一种分布式的机器学习模型训练方案,该方案联合多个参与方在数据不出域的前提下完成模型的训练,保证了数据安全。Intel® SGX (S...
《云原生机密计算最佳实践白皮书》——07解决方案——部署TensorFlow横向联邦学习(2) 5 实践部署本实践提供两种部署方式:下载镜像和通过Dockerfifile编译镜像。5.1 下载镜像方式5.1.1 下载Docker镜像docker pull intelcczoo/horizontal_flfl:anolis_sgx_latest docker tag intelcczoo/hor...
《云原生机密计算最佳实践白皮书》——07解决方案——部署TensorFlow横向联邦学习(3) 5.2 编译镜像方式5.2.1 下载实践源码在已创建好的SGX实例中,下载本实践所使用到的代码。git clone https://github.com/intel/confifidential-computing-zoo.git cd confifidential-computing-zoo/cc...
《云原生机密计算最佳实践白皮书》——07解决方案——部署TensorFlow横向联邦学习(4) 6 实践运行6.1 图像分类在多台服务器上部署不同分布式节点的情况下,可以通过修改Docker容器中/image_classifification/目录下的train.py训练脚本来配置分布式节点IP地址:tf.app.flflags.DEFINE_string("ps_hosts", "['loc...
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