vagrant配置多机多节点

新手入门系列-virtualbox+vagrant创建linux虚拟机 我们很多项目或者组件需要运行在linux操作系统上,但我们大部分PC电脑都是基于windows操作系统的。本文介绍如何在windows操作系统上搭建linux虚拟操作系统。 阅读详情


首先注意:在配置之前先把你的原来的虚拟机打包成box备份。

否则你可能面临惨痛的代价。


下一步,修改配置文件:

# All Vagrant configuration is done below. The "2" in Vagrant.configure
# configures the configuration version (we support older styles for
# backwards compatibility). Please don't change it unless you know what
# you're doing.
Vagrant.configure("2") do |config|
  # The most common configuration options are documented and commented below.
  # For a complete reference, please see the online documentation at
  # https://docs.vagrantup.com.


  # Every Vagrant development environment requires a box. You can search for
  # boxes at https://atlas.hashicorp.com/search.
  config.vm.box = "ubuntu"


  # Disable automatic box update checking. If you disable this, then
  # boxes will only be checked for updates when the user runs
  # `vagrant box outdated`. This is not recommended.
  # config.vm.box_check_update = false


  # Create a forwarded port mapping which allows access to a specific port
  # within the machine from a port on the host machine. In the example below,
  # accessing "localhost:8080" will access port 80 on the guest machine.
  # config.vm.network "forwarded_port", guest: 80, host: 8080


  # Create a private network, which allows host-only access to the machine
  # using a specific IP.
  
  config.vm.define "slave1" do |slave1|
     config.vm.network "private_network", ip: "192.168.33.10"
  end
  
  config.vm.define "slave2" do |slave2|
     config.vm.network "private_network", ip: "192.168.33.20"
  end

 

只用改上面蓝色的几处就可以了。config.vm.box不会是你把你的虚拟机打包后的自己随意命名的文件名,而是你那个box本来的名字。

如果你大部分启动只启动master,你可以把slave的box和配置文件和master的放在不同目录。





UPDATE:

最新方法;支持共享目录,不过要注意如果是自己的box,要配置密码。


Vagrant.configure("2") do |config|
(1..4).each do |i|
config.ssh.username = "vagrant"
config.ssh.password = "vagrant"
config.vm.define "node#{i}" do |node|
# 设置虚拟机的Box
node.vm.box = "ubuntu2"
# 设置虚拟机的主机名
node.vm.hostname="node#{i}"
# 设置虚拟机的IP
node.vm.network "private_network", ip: "192.168.33.#{i+3}"
# 设置主机与虚拟机的共享目录
node.vm.synced_folder "/share", "/home/vagrant/share"
# VirtaulBox相关配置
node.vm.provider "virtualbox" do |v|
# 设置虚拟机的名称
v.name = "node#{i}"
# 设置虚拟机的内存大小  
v.memory = 2048
# 设置虚拟机的CPU个数
v.cpus = 1
end
end
end


上面方法的最新参考:http://kiwenlau.com/2016/07/03/vagrant-vm-cluster/,感谢这位大神。

windows 环境下的 vagrant 多节点集群环境搭建开发 第一部分:使用Vagrant快速创建虚拟机一. 快速入门1. 安装VirtualBox2. 安装Vagrant3. 创建虚拟机mkdir vagrant-ubuntu cd vagrant-ubuntu vagrant box add ubuntu/trusty64 vagrant init ubuntu/trusty64 vagrant up --provider virtualbox vagr... 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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