本文介绍了如何在Kubernetes集群上通过JupyterHub部署PyTorch，包括Kubernetes和JupyterHub的支持安装，以及GPU环境的配置。提供了一系列资源链接和教程，帮助读者在云端实现高效、灵活的PyTorch运行环境。
PyTorch快速安装-基于JupyterHub并运行K8s
运行PyTorch可以直接逻辑运行、容器中运行、KubeFlow中运行以及基于JupyterHub（独立运行或运行在K8s之上）等多种模式。这里介绍运行在K8s上基于JupyterHub的PyTorch方法，这也是运行在云计算环境的推荐方法。如果需要使用GPU，则需要安装NVidia或AMD的Kubernetes下容器GPU支持，宿主机也必须同时安装GPU驱动。
- pytorch官网资源
- 深度学习引擎-PyTorch资源集锦
安装 kubernetes 的支持
- PyTorch支持Kubernetes集群, https://my.osc
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