“sidecar”概念，其中平台容器（译者注：此处指 sidecar 代理容器）可以在部署时以后期绑定操作功能的形式，与应用程序容器动态注入到一起，。服务网格使用这种 sidecar 方法在运行时将代理添加到应用程序 pod 中，并连接这些代理以处理所有传入和传出流量。这允许服务网格以与应用程序代码解耦的方式交付功能。应用程序和平台之间的关注点分离是服务网格主张的核心价值：当然，这些功能可以直接在应用程序中实现，但是通过解耦，我们允许安全团队和开发人员相互独立地迭代，同时仍然努力实现安全但功能齐全的应用程序的共同目标。由于服务网格处理进出应用程序之间的默认网络，因此它可以很好地处理零信任问题：工作负载身份可以从 Kubernetes 中的 pod 身份而不是其 IP 地址中获取。可以通过在双向 TLS 中...阅读全文
（Kubernetes中的节点指服务器）负责管理集群的状态。 它运行Etcd ，它在将工作负载调度到工作节点的组件之间存储集群数据。 两个工人节点 工作节点是运行工作负载 （即容器化应用程序和服务）的服务器。 一旦工作人员分配了工作负载，工作人员将继续运行您的工作负载，即使主计划在调度完成后停止工作也是如此。 通过添加工作人员可以增加群集的容量。 完成本指南后，如果群集中的服务器具有足够的CPU和RAM资源供应用程序使用，您将拥有一个可以运行容器化应用程序的集群。 几乎任何传统的Unix应用程序（包括Web应用程序，数据库，守护程序和命令行工具）都可以进行容器化，并在集群上运行。 群集本身将在每个节点上消耗大约300-500MB的内存和10％的CPU。 设置群集后，您将向其部署Web服务器Nginx ，以确保它...阅读全文
，并定义相关的分发策略，就足以实现 Kubeflow 的同步策略。 初始化 TFJob 后，将会在每个 worker 节点上创建一个新的 **TF_CONFIG** 环境变量。其中包含了关于训练批次、当前训练迭代以及 TFJob 用于执行分布式训练的其他参数的信息。通过与各种 Kubernetes 控制器、 API 进行交互，Tf-operator 协调训练过程，并维护在清单中定义的预期状态。 另外，通过 tf-operator，异步训练模式可以使用 **ParameterServerStrategy**。在[这里](https://iamondemand.com/blog/scaling-tensorflow-models-on-kubernetes/)（以及下面），你将看到一个由 tf...阅读全文
OneFlow v0.9.0正式发布 李白：你的模型权重很不错，可惜被我没收了 OpenAI掌门Sam Altman：AI下一个发展阶段 比快更快，开源Stable Diffusion刷新作图速度 OneEmbedding:单卡训练TB级推荐模型不是梦 GLM训练加速：性能最高提升3倍，显存节省1/3 “零”代码改动，静态编译让太乙Stable Diffusion推理速度翻倍 欢迎Star、试用OneFlow最新版本：GitHub - Oneflow-Inc/oneflow: OneFlow is a deep learning framework designed to be user-friendly, scalable and efficient.OneFlow is a deep...阅读全文
