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如图,机器学习PAI的k8s的部署方法是这样把jar添加到镜像里面吗?

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机器学习PAI的k8s的部署方法是这样把jar添加到镜像里面吗?

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乐天香橙派 2023-08-01 17:10:47 90 0
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  • 北京阿里云ACE会长

    在机器学习PAI中使用Kubernetes(k8s)进行部署时,通常的做法是将应用程序或服务打包成一个容器镜像,并将该镜像部署到Kubernetes集群中。对于Java应用程序的打包,可以将jar文件添加到镜像中的合适位置。

    以下是一般的步骤:

    编写Dockerfile:创建一个Dockerfile文件,用于定义如何构建镜像。可以指定基础镜像、设置工作目录、复制jar文件等。
    dockerfile
    Copy
    FROM

    WORKDIR /app

    COPY /app/

    其他配置和命令

    构建镜像:使用Docker命令构建镜像,该命令需要在包含Dockerfile的目录中执行。
    bash
    Copy
    docker build -t : .
    上传镜像:将构建好的镜像上传到镜像仓库,例如Docker Hub、私有镜像仓库等。这样在Kubernetes中可以从镜像仓库中拉取镜像进行部署。

    部署到Kubernetes:使用Kubernetes的配置文件(Deployment、Service等)定义您的应用程序的部署和服务配置。在配置文件中指定使用之前构建好的镜像。

    yaml
    Copy
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
    name: my-app
    spec:
    replicas: 1
    selector:
    matchLabels:
    app: my-app
    template:
    metadata:
    labels:
    app: my-app
    spec:
    containers:

      - name: my-app
        image: <image_name>:<tag>
        ports:
        - containerPort: 8080
    

    应用部署:使用kubectl命令将配置文件应用到Kubernetes集群。
    bash
    Copy
    kubectl apply -f
    这样,Kubernetes将根据配置文件中的定义,在集群中创建和管理Pod,并使用您构建的镜像运行您的应用程序。

    2023-08-04 21:42:44
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  • 对,是的—此回答来自钉群”Alink开源--用户群“

    2023-08-01 17:55:26
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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