Kubernetes 和 docker 之间的版本对应关系

      Kubernetes 和 Docker 是两个紧密相关的技术,Docker 被广泛用于构建和运行容器,而 Kubernetes 用于编排这些容器。在早期,Kubernetes 依赖 Docker 作为其容器运行时(Container Runtime),因此了解 Kubernetes 与 Docker 版本之间的兼容性是非常重要的。

      然而,从 Kubernetes 1.20 开始,Kubernetes 开始逐步废弃对 Docker 作为容器运行时的直接支持,转而使用容器运行时接口(CRI)兼容的运行时,比如 containerd 或 CRI-O。Docker 本身使用 containerd 作为其容器运行时,所以尽管 Kubernetes 不再直接支持 Docker,使用 Docker 仍然可以间接支持 Kubernetes。

Kubernetes 和 Docker 的版本对应关系(历史兼容性)

  1. Kubernetes 1.13 到 1.19

    • 支持的 Docker 版本范围:1.13.1 到 19.03.x
  2. Kubernetes 1.20

    • 支持的 Docker 版本范围:1.13.1 到 19.03.x
    • 注意:从此版本开始,Kubernetes 宣布将逐步弃用 Docker 作为容器运行时
  3. Kubernetes 1.21 到 1.22

    • 支持的 Docker 版本范围:1.19.3 到 20.10.x
    • 仍然可以使用 Docker 作为容器运行时,但强烈建议迁移到 CRI 兼容的运行时(如 containerd)。
  4. Kubernetes 1.23 到 1.24

    • 支持的 Docker 版本范围:1.19.3 到 20.10.x
    • 从 Kubernetes 1.24 开始,Docker 被完全移除作为容器运行时的支持,必须使用 CRI 兼容的运行时(如 containerd)。

替代选项(容器运行时)

  • containerd:是一个符合 CRI 的容器运行时,是 Docker 的核心组件,从 Docker 18.09 开始就可以直接使用 containerd 作为运行时。
  • CRI-O:是一个专门为 Kubernetes 构建的轻量级容器运行时,与 containerd 类似。

迁移建议

  • 从 Docker 到 containerd:对于 Kubernetes 1.20 及更高版本,建议迁移到 containerd,以确保与 Kubernetes 的兼容性。
  • 使用 kubeadm:在 Kubernetes 1.23 及更高版本,使用 kubeadm 安装和管理 Kubernetes 集群时,它将默认使用 containerd 作为容器运行时。

总之,理解和保持 Kubernetes 和 Docker 版本的兼容性对于构建和维护稳定的集群至关重要。如果你正在使用 Kubernetes 1.20 或更高版本,建议开始规划向 CRI 兼容运行时的迁移。

### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这类报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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