本文记录了GPU资源在Kubernetes环境中的部署和使用过程。首先确认主机驱动正常安装，通过mthreads-gmi工具查看GPU卡状态。随后部署K8S device插件并检查节点资源。演示了通过yaml文件创建占用2张GPU卡的Pod，并在容器内验证GPU资源占用情况。最后展示了在Cube Studio平台上部署Deepseek模型的过程，并进行了接口测试验证。整个流程实现了从硬件资源识别到

本文介绍了大模型服务网关的设计与功能，主要用于代理多个OpenAI接口并实现认证、限流、监控等功能。主要内容包括：1)三种认证方式(数据库、正则、JWT)；2)秘钥获取位置设置；3)网关功能配置(过期时间、token额度、限速规则等)；4)访问控制(白名单/黑名单机制)；5)请求处理功能(提示词模板、参数映射)；6)调用测试方法和监控功能。该网关系统提供了完整的API代理解决方案，可实现安全、可控

支持目标识别，目标边界识别，多目标视频跟踪，目标遮罩识别，图片分类，图片描述，ocr，关键点检测。支持gpu禁用模型，共享模式，独占模式，vgpu模式，支持虚拟化占用显存设定，支持指定卡序号，支持gpu调度binpack调度策略，支持ib-rdma协议。支持大模型网关，支持统一入口，秘钥设定，限速，黑白名单，token限制，监控，有效期设定，多类型秘钥认证，重试，提示词模板，参数值映射，参数值固化

简介几分钟快速搭建前后端管理控制台，集成oa登录、rbac权限控制、定时调度、缓存、公司平台sdk、前后端接口自动封装、用户行为记录、数据库升级管理、docker镜像、docker-compose调试、k8s部署框架由来现在对每位开发者全栈能力要求越要越强烈。团队里经常会产出一些工具优化工作效率，工具共享逐步形成管理端控制台，就开始需要有前后端能力介入。此时就要求开发者具有管理控制台的开发能力，而

开源地址：https://github.com/data-infra/cube-studiocube studio 开源的国内最热门的一站式机器学习mlops/大模型训练平台，支持多租户，sso单点登录，支持在线镜像调试，在线ide开发，数据集管理，图文音标注和自动化标注，任务模板自定义，拖拉拽任务流，模型分布式多机多卡训练，超参搜索，模型管理，推理服务弹性伸缩，支持ml/tf/pytorch/o

volcano主要为我们提供index job， 也就是启动多个pod，并为每个pod提供index，role，以及其他role的访问地址。保留单机的代码，添加识别集群信息的代码（多少个worker，当前worker是第几个），添加分工（只处理归属于当前worker的任务），使用volcano这个模板，填上自己的worker数量，每个worker的镜像和启动命令就可以了。3、每个worker里面都

开源地址：https://github.com/tencentmusic/cube-studiomlops平台：cube studio一站式机器学习mlops/llmops平台，支持多租户，sso单点登录，支持在线镜像调试，在线ide开发，数据集管理，图文音标注和自动化标注，任务模板自定义，拖拉拽任务流，模型分布式多机多卡训练，超参搜索，模型管理，推理服务弹性伸缩，支持ml/tf/pytorch/

最开始采用airflow+k8s分布式容器化调度的方案主要是为了解决下面的问题：1、特有环境/特有脚本调度的调度问题2、大数据量任务或大算力任务节点故障和调度管理问题目前已经基于airflow+k8s改造成多用户-分布式-跨集群-容器化调度的平台。airflow官网：https://airflow.apache.org/docs/stable/airflow介绍airflow 是一个编排、调度和监

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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）python教程全解一、网络层keras的层主要包括：常用层（Core）、卷积层（Convolutional）、池化层（Pooling）、局部连接层、递归层（Recurrent）、嵌入层（ Embedding）、高级激活层、规范层、噪声层、包装层，当然也可以编写自己的层。对于层的操作layer.get_weights() #返回该层