replication controller

高可用replication controller
一直监控pod节点，坏了就重新创建一个pod
首先是apiversion 然后就是种类ReplicationController，接着是元数据name,spec->replicas高可用个数，选择器，就是选择app 开头也就是以myweb开头的pod,接下来时模板，->metadata->labels: 与选择器一样-》spec container- 容器镜像地址 port
docker load -i nginx.tar.gz 相当于在本地加载了一个nginx
docker images 查看docker的镜像的信息，然后根据信息打个tag，并推送到私有仓库
docker tag docker.io/nginx:latest 10.0.0.11:5000/nginx:1.13 新建tag
docker push 10.0.0.11:5000/nginx:1.13 推送到私有仓库中去

apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
  name: myweb #用于生成name的前缀
spec:   #详情
  replicas: 2 #副本数
  selector:
    app: myweb
  template:# 模板
    metadata:
      labels:
        app: myweb
    spec:
      containers:
      - name: myweb
        image: 10.0.0.11:5000/nginx:1.13
        ports:
        - containerPort: 80


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rc2.yaml

apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
  name: myweb2
spec:
  replicas: 2
  selector:
    app: myweb2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myweb2
    spec:
      containers:
      - name: myweb2
        image: 10.0.0.11:5000/nginx:1.15
        ports:
        - containerPort: 80


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升级
kubectl rolling-update myweb -f rc2.yaml --update-period=30s
回滚
kubectl rolling-update myweb2 -f rc.yaml --update-period=30s
回滚到上一个版本
kubectl rolling-update myweb myweb2 --rollback

myweb-58tsk 0/1 ContainerCreating 0 12s
myweb-chl3h 1/1 Running 0 12s
每个pod运行是selector选择器，选择pod
修在资源
kubectl edit pod nginx
通过标签区分管理

kubectl get pods -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
myweb2-r18tt 1/1 Running 0 1m 172.16.70.4 k8s-master
myweb2-tz7hx 1/1 Running 0 1m 172.16.25.3 k8s-node2
若标签为myweb的pod个数变多了，则会删除最年轻的pod。
kubectl rolling-update myweb -f nginx2.yaml --update-period=30s 升级的周期是30s

回复到指定标签选择器的版本,从web2回滚到myweb
kubectl rolling-update myweb myweb2 --rollback

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这部分将深入探讨Azure机器学习平台中数据集的应用，从基本概念到实际操作，为正在备战AI-900考试的考生提供一份完整的指南。

一、数据集基础概念解析

1.1 什么是数据集？

在人工智能和机器学习中，数据集是由具有相似数据结构和逻辑关联的数据单元构成的集合。它是训练、验证和测试模型的核心资源。数据集的质量、规模和多样性都直接影响机器学习模型的训练效果和性能。

数据集的关键特征包括：
  • 数据结构一致性：数据集内的数据应具有相同的格式和结构，便于进行统一处理。
  • 逻辑关联性：数据集中的各个数据项之间存在内在的联系，例如在分类任务中，标签与特征值之间有明确的关系。
  • 标准化格式：数据集通常遵循某些标准格式（如CSV、JSON等），确保兼容不同的工具和平台。
  • 可重复使用性：高质量的数据集应能够在不同的机器学习任务中多次使用，而不会出现过度拟合或偏差问题。

1.2 数据集在机器学习中的作用

数据集在机器学习项目中承担着至关重要的角色，主要用于以下几个方面：

  • 模型训练：机器学习模型通过学习训练数据集中的特征与标签之间的关系，进行预测或分类。
  • 模型验证：验证数据集用于评估模型在未知数据上的表现，确保模型的泛化能力。
  • 模型测试：测试数据集用于在模型训练完成后，检测模型的最终准确性和鲁棒性。

二、经典数据集详解

在这里插入图片描述

2.1 MNIST数据集

MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据库是机器学习和计算机视觉领域最经典的数据集之一，广泛用于图像识别和分类任务。

MNIST的基本信息：
  • 内容：包含70000个手写数字（0-9）的灰度图像，分为训练集（60000个样本）和测试集（10000个样本）。
  • 用途：主要用于手写数字识别、计算机视觉模型训练、算法性能测试等。
MNIST的应用场景：
  1. 深度学习入门训练：MNIST是深度学习初学者常用的经典数据集，帮助学习者了解图像分类的基本流程。
  2. 手写体识别系统开发：MNIST用于开发和测试手写体识别系统，帮助推动该领域的进步。
  3. 图像分类模型评估：许多新型的机器学习算法通过MNIST进行初步测试，以评估模型的基本分类能力。
  4. 算法性能测试：通过在MNIST数据集上进行训练和测试，可以评估不同算法（如卷积神经网络、支持向量机等）的性能。

2.2 COCO数据集

在这里插入图片描述
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COCO（Common Objects in Context）数据集是一个具有丰富标注的图像数据集，广泛应用于计算机视觉中的多个任务，如目标检测、分割和上下文理解。

COCO的核心功能：
  • 对象分割：COCO数据集支持对象级别的分割标注，可以帮助研究者更好地识别图像中的独立物体。
  • 场景识别：COCO数据集标注了多种常见的物体和场景，支持场景理解和推理。
  • 上下文理解：COCO数据集提供了丰富的上下文信息，帮助机器理解不同物体之间的关系。
  • 超像素分割：COCO还为图像提供了精细的超像素分割信息，促进图像分析任务的进步。
COCO的技术特征：
  1. JSON文件格式：COCO数据集采用JSON格式进行标注，便于机器读取和处理。
  2. 丰富的图像标注：每个图像不仅有物体标签，还包含了物体的位置、轮廓等详细标注信息。
  3. 多样化的对象类别：COCO数据集包含80个常见物体类别，适用于多种计算机视觉任务。
  4. 精确的分割信息：COCO提供了精确的目标分割信息，有助于研究更高精度的分割算法。
COCO的应用场景：
  • 目标检测：COCO广泛应用于目标检测任务，帮助研究者开发更高效的检测算法。
  • 实例分割：COCO数据集为实例分割任务提供了标准化的数据支持。
  • 语义分割：COCO支持对图像中的每个像素进行分类，为语义分割技术的发展提供了数据基础。

三、Azure机器学习与数据集整合

Azure机器学习平台为数据科学家和开发者提供了一系列工具，帮助他们轻松地使用和管理数据集。通过Azure，您不仅可以方便地上传和共享数据集，还可以借助平台的强大功能进行数据标注、预处理和模型训练。

3.1 数据标注服务

Azure机器学习工作室提供了强大的数据标注工具，帮助您标注图像、文本和音频数据。这些工具能够自动化标注过程，减少手动干预，并提高标注的准确性。

Azure数据标注服务的特点：
  • COCO格式导出支持：Azure机器学习工作室支持将标注数据导出为COCO格式，方便与其他工具进行整合。
  • 自动化标注工具：通过机器学习和人工智能技术，Azure可以自动识别和标注数据，显著提高数据处理效率。
  • 批量处理能力：Azure支持对大规模数据进行批量处理，帮助处理海量数据集。
  • 质量控制机制：平台提供了质量控制工具，确保数据标注的一致性和准确性。

3.2 开放数据集应用

Azure不仅支持自定义上传数据集，还提供了多种开放数据集供用户使用。这些开放数据集已经经过标准化处理，可以直接用于机器学习任务。

Azure平台上的开放数据集类型：
  1. 即时可用的训练数据：如MNIST、COCO等常见数据集，用户可以直接使用。
  2. 标准化的测试集：为评估模型性能提供标准化数据集，便于与其他模型进行比较。
  3. 验证数据集：用于验证模型的泛化能力，帮助开发者评估模型在真实世界中的表现。
  4. 示例数据集：用于展示Azure机器学习工具的使用方法，帮助用户快速上手。

四、实践应用指南

4.1 数据集选择策略

在选择数据集时，考虑项目的需求是至关重要的。一个合适的数据集能够极大提升机器学习项目的成功率。

选择数据集时的策略：
  • 项目需求匹配度：确保数据集中的数据类型和标签符合项目需求，例如，图像分类项目需要图像数据集。
  • 数据质量评估：高质量的数据集应包含详细的标签和清晰的标注，避免噪声数据对模型训练产生负面影响。
  • 使用许可确认：确认所选数据集的使用许可，确保不会违反数据版权或隐私政策。
  • 更新频率考虑：如果项目需要长期使用数据集，考虑数据集的更新频率，确保数据的时效性。

4.2 最佳实践建议

为了确保数据集能够顺利应用于机器学习任务，以下是一些最佳实践：

  1. 数据预处理：对数据进行清洗、去噪和标准化，确保数据质量。
  2. 格式标准化：确保数据符合所需格式，避免在训练过程中出现不兼容问题。
  3. 质量验证：对数据进行质量检查，确保标签准确且无误。
  4. 性能优化：利用Azure的计算资源，优化数据集处理和模型训练的速度和效率。

五、总结

数据集在机器学习中扮演着至关重要的角色，Azure机器学习平台为开发者提供了便捷的工具和强大的资源，帮助他们高效地利用各种数据集进行模型训练和测试。无论是经典的MNIST和COCO数据集，还是Azure平台提供的开放数据集，都为机器学习提供了丰富的素材。在AI-900考试中，理解数据集的选择、处理和应用方法，将帮助您更好地掌握Azure机器学习平台的基本概念，进而顺利通过考试。

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Azure基础认证（AI-900）完全指南

  1. 认证概述：认证概述

  2. 考试的核心内容：考试核心内容

  3. AI层级：AI层级

  4. AI基础概念：AI基础概念

  5. 数据集：数据集

  6. 数据标注：数据标注

  7. 监督学习与无监督强化学习：监督学习与无监督强化学习

  8. 神经网络与深度学习：神经网络与深度学习

  9. GPU：GPU

  10. CUDA：CUDA

  11. ML Pipeline：ML Pipeline

  12. 预测和预报：预测和预报

  13. 评估指标：评估指标

  14. Jupyter Notebooks：Jupyter Notebooks

  15. 回归分析：回归分析

  16. 分类：分类

  17. 聚类：聚类

  18. 混淆矩阵：混淆矩阵

本文为原创内容，未经许可不得转载。

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北二外海棠AI实验室导师，主要研究AI、LLM
注：本文转载自blog.csdn.net的fightingwy的文章"https://blog.csdn.net/wuyong15221125927/article/details/109587127"。版权归原作者所有，此博客不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如有侵权，请联系我们删除。
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