Spotty大大简化了在和上进行深度学习模型的培训:它使在GPU实例上的训练与在本地计算机上的训练一样简单它会自动管理所有必要的云资源,包括图像,卷,快照和SSH密钥它使每个人都可以通过几个命令在云中训练您的模型它使用轻松地将远程进程与其终端分离通过使用和它可以为您节省多达70%的成本文献资料请参阅。
阅读文章中对于现实世界的例子。
安装要求:Python>=3.6如果使用的是AWS,请参阅AWSCLI(请参阅)。
如果您使用的是GCP,请使用GoogleCloudSDK(请参阅)使用安装或升级Spotty:$pipinstall-Uspotty开始使用准备一个spotty.yaml文件并将其放在项目的根目录中:请参阅的文件规范。
阅读文章为一个真实的例子。
启动实例:$spottystart它将运行竞价型实例,还原快照(如果有),将项目与正在运行的实例同步,然后将Docker容器与环境一起启动。
训练模型或运行笔记本。
要通过SSH连接到正在运行的容器,请使用以下命令:$spottysh
2025/5/8 9:09:51 581KB docker aws deep-learning gpu
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R语言在win10下编译的lightGBM扩展包。
>sessionInfo()Rversion3.4.3(2017-11-30)Platform:x86_64-w64-mingw32/x64(64-bit)Runningunder:Windows>=8x64(build9200)Matrixproducts:defaultlocale:[1]LC_COLLATE=Chinese(Simplified)_China.936[2]LC_CTYPE=Chinese(Simplified)_China.936[3]LC_MONETARY=Chinese(Simplified)_China.936[4]LC_NUMERIC=C[5]LC_TIME=Chinese(Simplified)_China.936attachedbasepackages:[1]statsgraphicsgrDevicesutilsdatasetsmethods[7]baseotherattachedpackages:[1]lightgbm_2.1.0R6_2.2.2loadedviaanamespace(andnotattached):[1]compiler_3.4.3magrittr_1.5tools_3.4.3[4]yaml_2.1.18data.table_1.10.4-3>require(lightgbm)Loadingrequiredpackage:lightgbmLoadingrequiredpackage:R6>data(iris)>iris$Speciestraintestdtraindtestvalidsparamsmodelmy_preds>head(my_preds)[1]0.825901300.087049350.087049350.825901
2025/3/14 19:30:48 1.75MB R语言 lightGBM
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k8s安装Ingress-nginx的资源描述文件
2025/1/20 4:32:35 8KB k8s Ingress-nginx
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Ansible开发环境要求sudoapt-getinstallgccpython3-devgitclonehttps://github.com/181192/P038-dev-env-ansiblecdP038-dev-env-ansible./setup-direnv.shdirenvallowpipinstall-rrequirements.txt安装/设置ansible-playbookmain.yaml--ask-become-pass#Withdebug(-v-vv-vvv-vvvv)ansible-playbookmain.yaml--ask-become-pass-vvvv使用标签安装:ansible-playbookmain.yaml--tags"utilities,code"--ask-bec
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部长最小监控系统它有什么作用?Minitor接受YAML配置文件,其中包含要运行的一组命令和当这些命令失败时要执行的一组警报。
它设计得尽可能简单,并依靠其他命令行工具进行检查和发出警报。
但为什么?我正在运行一些小型服务,发现Sensu,Consul,Nagios等对于我的用例而言都太复杂了。
那么我该如何使用呢?跑步安装并执行:pipinstallminitorminitor如果是本地开发,则可以使用:makerun它将读取config.yml的内容并开始其循环。
您也可以直接运行它,并通过--config参数提供一个新的配置文件。
码头工人您可以
2024/11/18 9:52:34 27KB monitoring MonitoringPython
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PyYAML-3.12.tar.gz,python的支持yaml安装包
2024/11/1 2:36:41 247KB python yaml PyYAML
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k2tf-KubernetesYAML到TerraformHCL转换器用于将KubernetesAPI对象(YAML格式)转换为HashiCorp的Terraform配置语言的工具。
转换后的.tf文件适合与安装预建的二进制文件从GitHub页面下载Binary。
从源代码构建见下文家酿$brewtapsl1pm4t/k2tfhttps://github.com/sl1pm4t/k2tf.git$brewinstallk2tf用法示例转换单个YAML文件并将生成的Terraform配置写入Stdout$k2tf-ftest-fixtures/service.yaml转换单个YAML文件并将输出写入文件$k2tf-ftest-fixtures/service.yaml-oservice.tf转换KubernetesYAML文件的目录$k2tf-ftest-fixtures/直接从集群读取和转换Kubernetes对象$kubectlgetdeployments-oyaml|./k2tf-
2024/9/8 12:27:30 86KB kubernetes yaml converter utility
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Kubernetes工作负载配置的最佳实践Fairwinds的Polaris可使您的集群顺畅航行。
它会进行各种检查以确保使用最佳实践来配置KubernetesPod和控制器,从而帮助您避免将来出现问题。
北极星可以在几种不同的模式下运行:北极星可以三种不同的模式运行:作为,您可以审核集群内部正在运行的内容。
作为,您可以自动拒绝不遵守组织策略的工作负载。
作为,您可以测试本地YAML文件,例如,作为CI/CD流程的一部分。
想了解更多?(),发送电子邮件至opensource@fairwinds.com,或加入我们的文献资料查看与FairwindsInsights集成是一个用于审核Kubernetes集群和执行策略的平台。
如果您想:跨集群管理北极星随着时间的推移跟踪发现将结果发送到Slack和Datadog等服务从,和等工具中添加其他检查您可以注册一个。
贡献欢迎PR!有关更多信息,请查看“和”。
更多信息可以在查看此项目的变更历史如果您想了解有关Polaris的更多信息,或者想与Kubernetes专家交流,可以联
2024/7/22 9:09:01 926KB kubernetes dashboard cluster best-practices
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r-yaml:用于将对象与YAML相互转换的R包
2024/6/22 1:03:41 108KB yaml cran r RC
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原本的Caliper代码中config_solo/configtx.yaml文件在执行./generate.sh脚本时会报请增加策略的警告,此文件中已添加共识策略,测试已通过
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡