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TFJob 是一个用于 Kubernetes 上运行 TensorFlow 训练任务的工具，由 Kubeflow 项目提供。TFJob 提供了一种资源编排方式，可以方便地在分布式集群中运行 TensorFlow 任务，支持 多副本、分布式训练 和 弹性伸缩。

JuiceFS 是一款高性能、云原生分布式文件系统，基于对象存储并支持多种元数据引擎，如 Redis、MySQL 等，具有强大的缓存机制和 POSIX 兼容性。它适用于大数据分析、容器化应用、机器学习等场景，提供高可靠性和低成本，支持跨平台文件共享，易于部署和扩展，性能表现优秀。

本文介绍了 Kubernetes 自定义资源定义（CRD）在机器学习平台中的应用，通过 CRD 扩展 Kubernetes API，可以高效管理如 TensorFlowJob、PyTorchJob 等分布式训练任务。文章详细解析了 CRD 的组成结构及使用示例，包括 `apiVersion`、`kind`、`metadata` 和 `spec` 等关键字段，并展示了创建与验证自定义资源的完整流程。CRD 结合 Operator，可实现自动化任务调度、资源管理与事件驱动，有助于提升机器学习任务的部署和运维效率

通过修改containerd配置，可以完成 Kubernetes 环境下crictl的私有镜像库配置。如果镜像不存在，可以通过手动提交或配置镜像代理来解决。将上进的步骤举行完成，即可使 Kubernetes 在私有环境下正常拉取镜像。

在 KubeSphere 中，默认 Logo 位于路径 /opt/kubesphere/console/dist/assets/logo.svg，可以通过多种方法将其替换为自定义 Logo。推荐的最佳实践是使用 Kubernetes 的 ConfigMap，将自定义 Logo 文件挂载到目标路径。这种方法不仅安全可靠，还具有良好的可维护性。此外，还可以使用 PersistentVolume 和 PersistentVolumeClaim，将外部存储中的 Logo 文件动态挂载到 Pod。

Kubernetes 提供两种流量负载均衡模式：iptables 和 IPVS。iptables 模式基于 Linux Netfilter，规则简单，开箱即用，但性能在大规模集群中可能受限。IPVS 模式则基于内核实现，支持多种负载均衡算法（如轮询、加权轮询、最少连接），性能更高，适合高并发环境。两种模式各有优缺点：iptables 适合小型集群，IPVS 适合性能要求高的大规模集群。本文详细介绍了两种模式的工作原理、优劣对比及如何切换，帮助您根据需求选择最优方案。

NFS（Network File System）是一种分布式文件共享协议，支持多客户端透明访问远程存储。结合 Kubernetes，NFS 可用于跨节点的共享存储，满足应用日志、配置文件共享等需求。通过配置 PersistentVolume (PV) 和 PersistentVolumeClaim (PVC)，实现 Pod 对共享文件的统一访问。NFS 轻量易用，适合局域网和中小型集群场景，但需注意性能瓶颈和安全优化，如访问限制、防火墙保护等。

是 NVIDIA 提供的一组工具，用于在容器化环境中支持 GPU 加速，特别是通过 Docker 或其他容器运行时，运行基于 NVIDIA GPU 的工作负载（如深度学习、科学计算等）。

Docker 是一个完整的容器管理平台，提供镜像、容器、网络和存储管理，适合开发全流程；Containerd 是专注于容器生命周期管理的运行时工具，符合 OCI 标准，适合 Kubernetes 等云原生环境。两者协作构建高效容器化生态。