知 戴丽丽 2021-09-18 发表 CloudOS harbor组件卸载步骤 问题描述 在某些场景下，harbor组件存储卷更换或harbor组件安装报错，需要卸载重新部署。 解决方法 1、helm ls -a 2、helm delete xxxxx -purge（xxx是第一列那个名字） [root@grg-cloudos-01 ~]# helm delete default-cloudos-harbor

OpenShift Dedicated 4 附加组件服务 在 OpenShift Dedicated 集群中添加服务 Last Updated: 2024-02-15 OpenShift Dedicated 4 附加组件服务 在 OpenShift Dedicated 集群中添加服务 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat, Inc. The text 控制台在集群中添加服 控制台在集群中添加服务 务 1.1. 在集群中添加附加组件服务 1.2. 访问集群中安装的附加组件服务 1.3. 使用 RED HAT OPENSHIFT CLUSTER MANAGER 删除附加组件服务 第 第 2 章 章 适用于 适用于 OPENSHIFT DEDICATED 的附加 的附加组 组件服 件服务 务 2.1. RED HAT OPENSHIFT API MANAGEMENT Dedicated 4 附加 附加组 组件服 件服务 务 2 第 1 章 使用 RED HAT OPENSHIFT CLUSTER MANAGER 控制台 在集群中添加服务 您可以使用 Red Hat OpenShift Cluster Manager 为 OpenShift Dedicated 集群添加、访问和删除附加服 务。 1.1. 在集群中添加附加组件服务 您可以使用 Red Hat

Istio控制平面组件原理解析 朱经惠 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站关于我 • 朱经惠，ETC车宝平台工程师。 • 喜欢开源，个人开源项目”Jaeger PHP Client”。 • 喜欢研究源码，对NSQ，Jaeger，Istio（控制平面）等go语言开源项目进行 过研究。 • 除了代码还喜欢爬山和第二天睡醒后全身酸疼的感觉。目录Pil

Red Hat OpenShift Service on AWS 4 附加组件服务 为 Red Hat OpenShift Service on AWS 集群添加服务 Last Updated: 2024-02-15 Red Hat OpenShift Service on AWS 4 附加组件服务 为 Red Hat OpenShift Service on AWS 集群添加服务 法律通告 CLUSTER MANAGER 控制台在集群中添加服 控制台在集群中添加服务 务 1.1. 先决条件 1.2. 在集群中添加附加组件服务 1.3. 访问集群中安装的附加组件服务 1.4. 使用 RED HAT OPENSHIFT CLUSTER MANAGER 删除附加组件服务 1.5. 其他资源 第 第 2 章 章 可用的 可用的 RED HAT OPENSHIFT SERVICE ON AWS OPENSHIFT DATA SCIENCE 3 3 3 3 4 4 5 5 5 5 目 目录 录 1 Red Hat OpenShift Service on AWS 4 附加 附加组 组件服 件服务 务 2 第 1 章 使用 RED HAT OPENSHIFT CLUSTER MANAGER 控制台 在集群中添加服务 您可以使用 Red Hat OpenShift Cluster

ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 等）在我们的讨论中占据重要地位。更广泛来说，大语言模型可以应用于从 内容生成（文本、图片和视频）、代码生成到总结概述和翻译等各种问题。通过自然语言的抽象层，这些大模型 成为了强大的工具库，被诸多信息工作者广泛使用。我们讨论了大语言模型的各个方面，包括自托管式大语言 模型，相较云托管的大语言模型，它支持更多的定制和管 挪出 没有变化 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 采纳 1. 设计系统 2. 轻量级的 RFCs 方法 试验 3. 具有可访问性意识的组件测试设计 4. 攻击路径分析 5. 自动合并依赖项更新 PR 6. 针对 FAIR 数据的数据产品思维 7. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform GitOps 19. 大语言模型驱动的自主代理 20. 平台编排 21. 自托管式大语言模型 暂缓 22. 忽略 OWASP 十大安全风险榜单 23. 用于服务端渲染（SSR）web 应用的 web 组件 采纳 24. Colima 试验 25. CloudEvents 26. DataOps.live 27. Google Cloud Vertex AI 28. Immuta 29. Lokalise

1.Transformer介绍 Seq2Seq任务 Seq2Seq 任务指的是输入和输出都是 序列的任务，输出的长度不确定时采 用的模型，这种情况一般是在机器翻 译的任务中出现，将一句中文翻译成 英文，那么这句英文的长度有可能会 比中文短，也有可能会比中文长，所 以输出的长度就不确定了。 上图，输入的中文长度为4，输出的英文长度为2 6 1.Transformer介绍 Encoder-Decoder模型 息会被弱化，就好像记忆能力弱的人，记不住过去的事情是一样的。 10 2017年google的机器翻译团队在 NIPS上发表了Attention is all you need的文章，开创性地提出了 在序列转录领域，完全抛弃 CNN和RNN，只依赖Attention-注 意力结构的简单的网络架构， 名为Transformer；论文实现的 任务是机器翻译。 Transformer结构 Multi-Head Attention 12 Transformer Transformer —— 大力出奇迹的起点 • 在Transformer提出之后，大模型的基础模 型架构基本形成，注意力机制代替卷积神 经网络称为主流基础模型组件 – 有利于模型向更大的参数量扩展 – Transformer有兼容多模态信息的天生优势特 性，这有力地丰富了大模型的应用场景。 参数少 速度快 效果好 13 2.Transformer的工作流程

Introduction 01-什么是Kubernetes 02-安装单机版Kubernetes 03-使⽤Kubespray部署⽣产可⽤的Kubernetes集群（1.11.2） 04-K8s组件 05-Kubernetes API 06-理解K8s对象 07-Name 08-Namespace 09-Label和Selector 10-Annotation 11-K8s架构及基本概念 使⽤Kubernetes，您可以快速有效地回应客户需求： 快速、可预测地部署应⽤。 动态缩放您的应⽤。 ⽆缝地推出新功能。 仅对需要的资源限制硬件的使⽤ 我们的⽬标是构建⼀个⽣态系统，提供组件和⼯具以减轻在公共和私有云中运⾏应⽤程序的负担。 Kubernetes是 可移植: 共有、私有、混合、多云 可扩展: 模块化、可插拔、提供Hook、可组合 ⾃愈: ⾃动放置、⾃动重启、⾃动复制、⾃动缩放 尽管Kubernetes提供了⼤量功能，但总有新的场景从新功能中受益。应⽤程序特定的⼯作流程可被简化，从⽽加快开发 ⼈员的速度。可接受的特别编排最初常常需要⼤规模的⾃动化。这就是为什么Kubernetes也被设计为提供构建组件和⼯ 具的⽣态系统，使其更容易部署，扩展和管理应⽤程序。 Label 允许⽤户随⼼所欲地组织他们的资源。Annotation 允许⽤户使⽤⾃定义信息来装饰资源以⽅便他们的⼯作流程， 并为管理⼯具提供检查点状态的简单⽅法。

读取小批量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 3.5.3 整合所有组件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 3.6 softmax回归的从零开始实现 . 354 9.4.3 双向循环神经网络的错误应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356 9.5 机器翻译与数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 357 9.5.1 下载和预处理数据集 。机器学习是一门具有前瞻性的学科，在现 实世界的应用范围很窄。而那些应用，例如语音识别和计算机视觉，需要大量的领域知识，以至于它们通常 被认为是完全独立的领域，而机器学习对这些领域来说只是一个小组件。因此，神经网络——我们在本书中 关注的深度学习模型的前身，被认为是过时的工具。 就在过去的五年里，深度学习给世界带来了惊喜，推动了计算机视觉、自然语言处理、自动语音识别、强化学 习和统计建模

Istio-Auth • 服务间认证 • 终端用户认证Istio的核心组件 • Envoy 是一个高性能轻量级代理，它掌控了service的入口流量和出口流量，它提供了很多内置功能，如动态负 载服务发现、负载均衡、TLS终止、HTTP/2 & gRPC流量代理、熔断、健康检查等功能。 • Mixer 翻译过来是混音器，Mixer负责在整个Service Mesh中实施访问控制和使用策略。Mixer是一个可扩展组 Mesh中实施访问控制和使用策略。Mixer是一个可扩展组 件，内部提供了多个模块化的适配器(adapter)。 • Pilot 翻译过来是领航员，Pliot对Envoy的生命周期进行管理，同时提供了智能路由（如A/B测试、金丝雀部 署）、流量管理（超时、重试、熔断）功能。Pliot接收用户指定的高级路由规则配置，转换成Envoy的 配置，使这些规则生效。 • Istio-Auth 服务间认证和终端用户认证功能I restart。对于Istio和云平台集成的一些思考 • 可视化的统一管理平台 • 多租户的资源隔离 • Mixer的性能问题参考资料 • Service Mesh深度学习系列|istio源码分析之pilot-agent组件分析 • Patten: Service Mesh • Envoy基本架构和配置解析感 谢 聆 听 Thanks！

• 安全管理 • 统一配置 • 反向代理Contour • 本质上还是Ingress Controller • Kubernetes深度整合 • Gimbal生态组件Contour特点 • 基于Envoy • 协议转换 • 对象翻译 • IngressRouterContour的优劣 • 优势 • 兼容Istio生态，融入Service Mesh生态 • 南北向流量使用Envoy • • API版本共存（Istio & Kubernetes Ingress） • 东西向流量 • Istio支持全量功能 • Contour支持Tracing能力 • 数据面共存 • 共用边车组件Envoy七牛现有Service Mesh体系 • Istio产品化 • 东西流量产品化 • 南北流量产品化 • TLS管理优化 • Contour增强 • 入口流量管控 • 跨集群调度 • • 更多功能 • 故障熔断 • 故障注入 • 业务配置动态分发 • 优化升级 • 性能优化： • DPDK + eBPF • 系统优化 • 根据需求裁剪Istio。解耦Envoy和其他组件 • 裁剪Istio相关CRD，简化系统结构ServiceMesher公众号 SOFAStack公众号 http://www.servicemesher.com