Training on TKE
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在 TKE 上运行 AI/ML 分布式训练任务的完整指南，涵盖 GPU 调度、分布式训练框架、存储优化等最佳实践。
- 配置 GPU 节点和调度策略
- 部署 PyTorch/TensorFlow 分布式训练任务
- 使用 Kubeflow Training Operator
- 配置高性能存储（CFS、GooseFS）
- 监控训练任务性能
- 优化训练效率和成本
| 章节 | 内容 | 状态 |
|---|---|---|
| GPU 调度 | GPU 节点配置与调度策略 | 🚧 待建设 |
| 超级节点 GPU | 在超级节点上运行 GPU 工作负载 | 🚧 待建设 |
| 分布式训练 | PyTorch/TensorFlow 分布式训练 | 🚧 待建设 |
| Training Operator | Kubeflow Training Operator 使用指南 | 🚧 待建设 |
| 存储优化 | 训练数据存储和缓存优化 | 🚧 待建设 |
| 监控调优 | 训练任务监控与性能调优 | 🚧 待建设 |
- Inference on TKE - 模型推理部署
- OpenClaw on TKE - 百万级 AI 助手实例
- OPEA on TKE - 企业级 AI 应用平台
最后更新: 2026-03-05