从文件创建配置映射 2.7.3.3. 从字面值创建配置映射 2.7.4. 使用案例： 在 pod 中使用配置映射 2.7.4.1. 使用配置映射在容器中填充环境变量 2.7.4.2. 使用配置映射为容器命令设置命令行参数 2.7.4.3. 使用配置映射将内容注入卷 2.8. 使用设备插件来利用 POD 访问外部资源 2.8.1. 了解设备插件 设备插件示例 2.8.1.1. 设备插件部署方法 2 2.9.1. 了解 pod 优先级 2.9.1.1. Pod 优先级类 2.9.1.2. Pod 优先级名称 2.9.2. 了解 pod 抢占 2.9.2.1. Pod 抢占和其他调度程序设置 2.9.2.2. 安全终止被抢占的 pod 2.9.3. 配置优先级和抢占 2.10. 使用节点选择器将 POD 放置到特定节点 2.10.1. 使用节点选择器控制 pod 放置 第 第 3 descheduler 3.10.4. 配置 descheduler 策略 3.10.5. 按命名空间过滤 pod 3.10.6. 根据优先级过滤 pod 3.10.7. 配置额外的 descheduler 设置 3.10.8. 卸载 descheduler 第 第 4 章 章 使用作 使用作业 业和 和 DAEMONSET 4.1. 使用 DAEMONSET 在节点上自动运行后台任务 4.1.1. 通过默认调度程序调度

从文件创建配置映射 2.7.3.3. 从字面值创建配置映射 2.7.4. 用例： 在 pod 中使用配置映射 2.7.4.1. 使用配置映射在容器中填充环境变量 2.7.4.2. 使用配置映射为容器命令设置命令行参数 2.7.4.3. 使用配置映射将内容注入卷 2.8. 使用设备插件通过 POD 访问外部资源 2.8.1. 了解设备插件 设备插件示例 2.8.1.1. 设备插件部署方法 2 1.1. Pod 优先级类 2.9.1.2. Pod 优先级名称 2.9.2. 了解 pod 抢占 2.9.2.1. 非抢占优先级类（技术预览） 2.9.2.2. Pod 抢占和其他调度程序设置 2.9.2.3. 安全终止被抢占的 pod 2.9.3. 配置优先级和抢占 2.10. 使用节点选择器将 POD 放置到特定节点 2.10.1. 使用节点选择器控制 pod 放置 第 第 daemonset 4.2. 使用任务在 POD 中运行任务 4.2.1. 了解作业和 cron 作业 4.2.1.1. 了解如何创建作业 4.2.1.2. 了解如何为作业设置最长持续时间 4.2.1.3. 了解如何为 pod 失败设置作业避退策略 4.2.1.4. 了解如何配置 Cron Job 以移除工件 4.2.1.5. 已知限制 4.2.2. 创建作业 4.2.3. 创建 cron job

来升级到最新版本。 使用自动更新升级 VMware Fusion VMware Fusion 有内置软件更新程序，可检查、下载和安装 VMware Fusion 和 VMware Tools 的更新。 在“偏好设置”中启用了自动检查更新后，VMware Fusion 会在每次启动时检查更新。如果 VMware Fusion 检测到新版本，它将显示包含三个选项的“软件更新”窗口。 n 跳过此版本。如果您不想 时， 软件更新窗口将会显示。 n 下载并安装。请参见操作过程。 第 1 章 VMware Fusion 入门指南 VMware, Inc. 7 前提条件 在 VMware Fusion“偏好设置”的“通用”面板中，必须选择自动检查更新。 在此过程中，VMware Fusion 可能会关闭您正在运行的虚拟机。不过，您最好还是在开始更新之前手动关闭或 挂起虚拟机。 步骤 1 点按下载并安装。 创建虚拟机后，选择虚拟机 > 设置，然后使用“共享”面板，即可更改这些设置。 7 在“完成”面板中，您可以使用默认设置完成创建虚拟机，或者您可以在创建完成之前自定设置。 选项⌥ 操作 根据“完成”面板中列出的规格创建虚 拟机 a 点按完成。 b 指出您要用于存储虚拟机的文件夹。默认文件夹为 用户/文稿/虚拟机。 更改虚拟机的磁盘大小或其他标准设置 a 点按自定设置。 b 存储新虚拟机。 c 在“设置”窗口中更

最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B； • 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 • 基础模型和聊天模型都支持多种语言； • 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent 等； 想了解更多信息，欢迎访问： 参数用于在输入中添加生成提示，该提示指向 <|im_start|>assistant\n 。尤其需要注意的是，我们 遵循先前实践，对 chat 模型应用 ChatML 模板。而 max_new_tokens 参数则用于设置响应的最大长度。此 外，通过 tokenizer.batch_decode() 函数对响应进行解码。关于输入部分，上述的 messages 是一个 示例，展示了如何格式化对话历史记录和系统提示。默认 现在，你可以选择流式模式或非流式模式与 Qwen1.5 进行对话。继续阅读文档，并尝试探索模型推理的更多 高级用法！” 1.4 llama.cpp llama.cpp 是一个 C++ 库，用于简化 LLM 推理的设置。它使得在本地机器上运行 Qwen 成为可能。该库是 一个纯 C/C++ 实现，不依赖任何外部库，并且针对 x86 架构提供了 AVX、AVX2 和 AVX512 加速支持。此 外，它还提供了 2、3、4、5、6

合 上下文进行推导，生成最终文本。 ◼ Transformer架构可分为自回归系列（例如GPT-3，偏好生成性任务）、双向Transformer+Mask的自编码系列（例如BERT， 偏好自然语言理解）、Encoder-decoder架构（例如T5，使用双向/单向attention，偏好条件文本生成） 图：Transformer典型技术场景下的原理介绍如下所述 Transformer 34 GPT-3利用了过滤前45TB的压缩文本，在诸多NLP数据集中实现了强大性能 ✓ GPT-3是一个具有1750亿个参数的自回归语言模型，比之前的任何非稀疏语言模型多10倍。对于所有任务（在few-shot设置下测试其 性能），GPT-3都是在没有任何梯度更新或微调的情况下应用的，仅通过与模型的文本交互来指定任务和few-shot演示。 ✓ GPT-3在许多NLP数据集上都有很强的性能（包括翻译、问

12 老年 是 否 好 是 13 老年 是 否 非常好 是 14 老年 否 否 一般 否 15 ID3算法 缺点 ID3 没有剪枝策略，容易过拟合； 信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好，类似“编号”的特征 其信息增益接近于 1； 只能用于处理离散分布的特征； 没有考虑缺失值。 16 3.C4.5算法 01 决策树原理 02 ID3算法 03 C4.5算法 于左侧区域是纯净的（仅Iris-Setosa），因此无法进一步拆分。 •然而，右侧区域是不纯的，因此深度为1的右侧节点将其分割成花瓣 宽度= 1.75厘米（由虚线表示）。由于max_depth设置为2，因此决策 树会在那里停止。 •但是，如果将max_depth设置为3，那么两个深度为2的节点将各自添 加另一个决策边界（由点虚线表示）。 150个鸢尾花样本进行分类，特 征为花萼的长度和宽度 决策树原理 33 CART算法-回归

理解镜像构成 使用 Dockerfile 定制镜像 Dockerfile 指令详解 COPY 复制文件 ADD 更高级的复制文件 CMD 容器启动命令 ENTRYPOINT 入口点 ENV 设置环境变量 2 1.7.6.6 1.7.6.7 1.7.6.8 1.7.6.9 1.7.6.10 1.7.6.11 1.7.6.12 1.7.6.13 1.7.7 1.7.8 1 issue 235，添加自己为 Assignee 。 在 GitHub 上 fork 到自己的仓库，如 docker_user/docker_practice ，然后 clone 到本地， 并设置用户信息。 $ git clone git@github.com:docker_user/docker_practice.git $ cd docker_practice 修改代码后提交，并推送到自己的仓库，注意修改提交消息为对应 的格式和性质基本一致。但是在 COPY 基础上增加了一些功能。 比如 <源路径> 可以是一个 URL ，这种情况下，Docker 引擎会试图去下载这个链接的文件放 到 <目标路径> 去。下载后的文件权限自动设置为 600 ，如果这并不是想要的权限，那么还需 要增加额外的一层 RUN 进行权限调整，另外，如果下载的是个压缩包，需要解压缩，也一样 还需要额外的一层 RUN 指令进行解压缩。所以不如直接使用

范围和性质。当拨开炒作和混乱的迷雾，你会发现 GitOps 是一项基于 Kubernetes 集群功能的有用技术，为分 离介于配置应用和实施部署流程的关注点创造了机会。我们的一些团队在他们的持续交付设置中实施了 GitOps， 并取得了良好的体验。所以我们推荐大家去评估这项技术。 19. 大语言模型驱动的自主代理 评估 随着大语言模型的持续发展，构建自主人工智能代理的兴趣日益浓厚。AutoGPT、GPT-Engineer 它支持主流的云提供商和 混合设置。Orca 拥有广泛的安全查询和规则，以持续监控已部署的工作负载，检测配置错误、漏洞和合规性问 题。它支持云虚拟机、无服务器函数、容器以及已部署工作负载的 Kubernetes 上部署的应用。这些内置的安 全规则会定期更新，以跟上不断演进的合规标准和威胁向量。由于 Orca 无需代理，因此提供了良好的开发者 体验，并且易于设置。另一个显著的特点是它促进了安全的左移。我们的团队使用 用户体验（UX）研究平台，比如 Dovetail，为组织提供了一个工具，帮助他们了解和改善客户体验。通过这个 工具，企业能够迅速、轻松地通过收集和分析来自客户反馈、调查、访谈等渠道的数据，深入洞察客户的需求、 偏好和行为。情感分析、客户分割、市场研究、数据分析和洞见生成是产品开发中有价值的任务，而这些正好 是大语言模型擅长的领域，因此我们看到了它在产品开发领域存在巨大的颠覆潜力。 Kraftful 是一个

这些应⽤可在Kubernetes上运⾏。 没有点击部署的服务市场。 01-什么是Kubernetes 6 不部署源代码，并且不构建应⽤。持续集成（CI）⼯作流是⼀个不同⽤户/项⽬有不同需求/偏好的领域，因此它⽀ 持在Kubernetes上运⾏CI⼯作流，⽽不强制⼯作流如何⼯作。 允许⽤户选择其⽇志记录、监视和警报系统。（它提供了⼀些集成。） 不提供/授权⼀个全⾯的应⽤配置语⾔/系统（例如 Master组件提供K8s集群的控制⾯板。Master对集群进⾏全局决策（例如调度），以及检测和响应集群事件（例如：当 replication controller所设置的 replicas 不够时，启动⼀个新的Pod）。 Master可在集群中的任意节点上运⾏。然⽽，简单起⻅，设置脚本通常在同⼀个VM上启动所有Master组件，并且不会 在该VM上运⾏⽤户的容器。请阅读 Building High-Availability ger相关联。 以下控制器存在云提供商依赖： Node Controller：⽤于检查云提供商，从⽽确定Node在停⽌响应后从云中删除 Route Controller：⽤于在底层云基础设施中设置路由 Service Controller：⽤于创建、更新以及删除云提供商负载均衡器 Volume Controller：⽤于创建、连接和装载Volume，并与云提供商进⾏交互，从⽽协调Volume

BundleDeployment 对象仍有可能变为较新的捆绑包内容版 本，而无需更改底层 spec 字段。这个非预期的行为可能会在以下情况中出现： 1. 用户在 Bundle 对象的 spec.source 字段中设置镜像标签、Git 分支或 Git 标签。 2. 镜像标签移到新的摘要、用户将更改推送到 Git 分支，或者用户删除并在不同的提交上重新推送 Git 标签。 3. 用户执行一些操作，以便重新创建捆绑包解包 此外，CSV 还是运行 Operator 所需的技术信息来源，例如其管理或依赖的自定义资源 (CR)、RBAC 规 则、集群要求和安装策略。此信息告诉 OLM 如何创建所需资源并将 Operator 设置为部署。 2.4.1.2.2. 目 目录源 源 catalog source 代表元数据存储，通常通过引用存储在容器 registry 中的 index image。Operator Lifecycle 1 2 3 4 5 CatalogSource 对象的名称。此值也用作在请求的命名空间中创建相关 pod 的名称的一部分。 要创建目录的命名空间。要使目录在所有命名空间中都可用，请将此值设置为 openshift- marketplace。默认红帽提供的目录源也使用 openshift-marketplace 命名空间。否则，将值设 置为特定命名空间，使 Operator 仅在该命名空间中可用。