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安装OpenShift 4.x集群- Linux环境开发指南

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简介:
本书为开发者提供了一份详尽的指导手册,专注于在Linux环境下安装和配置OpenShift 4.x集群的过程。通过一系列实用步骤与最佳实践,帮助读者快速掌握容器化应用部署的关键技能。 OpenShift安装程序支持的平台包括带有KVM的AWS Libvirt(仅限开发)和实验性的OpenStack。快速入门步骤如下:首先,安装所有构建依赖项。然后克隆存储库。 对于不同的平台,如AWS、Azure、裸机、GCP、Libvirt(仅限开发)、OpenStack(实验性)、oVirt以及vSphere,您可以执行以下操作: 1. 安装所有的构建所需依赖。 2. 克隆所需的存储库。 3. 使用`hack/build.sh`命令来生成`openshift-install`二进制文件。这将创建一个名为bin/openshift-install的文件。 4. 接下来可以使用此二进制文件通过以下方式部署OpenShift集群:运行bin/openshift-install命令。 以上步骤应根据具体的平台和环境进行适当的调整以完成安装过程。

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客服
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  • OpenShift 4.x- Linux
    优质
    本书为开发者提供了一份详尽的指导手册,专注于在Linux环境下安装和配置OpenShift 4.x集群的过程。通过一系列实用步骤与最佳实践,帮助读者快速掌握容器化应用部署的关键技能。 OpenShift安装程序支持的平台包括带有KVM的AWS Libvirt(仅限开发)和实验性的OpenStack。快速入门步骤如下:首先,安装所有构建依赖项。然后克隆存储库。 对于不同的平台,如AWS、Azure、裸机、GCP、Libvirt(仅限开发)、OpenStack(实验性)、oVirt以及vSphere,您可以执行以下操作: 1. 安装所有的构建所需依赖。 2. 克隆所需的存储库。 3. 使用`hack/build.sh`命令来生成`openshift-install`二进制文件。这将创建一个名为bin/openshift-install的文件。 4. 接下来可以使用此二进制文件通过以下方式部署OpenShift集群:运行bin/openshift-install命令。 以上步骤应根据具体的平台和环境进行适当的调整以完成安装过程。
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    本教程详细介绍如何在企业环境中安装和部署OpenShift集群,涵盖基础架构准备、软件包安装及配置步骤。适合IT专业人员参考学习。 OpenShift 是红帽公司提供的云开发平台即服务(PaaS)。它是一个自由且开源的云计算平台,帮助开发者创建、测试及运行他们的应用程序,并可将这些应用部署到云端。OpenShift 支持多种编程语言与框架,如 Java、Ruby 和 PHP 等。此外,该平台还提供了包括 Eclipse 集成工具、JBoss Developer Studio 以及 Jenkins 在内的各种集成开发环境支持。基于开源生态系统,OpenShift 还为移动应用和数据库服务等提供广泛的支援。
  • Windows中PyTorch
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    本指南旨在为使用Windows操作系统的用户提供详细的步骤和建议,帮助他们成功安装并配置用于Python深度学习项目的PyTorch开发环境。 在安装Windows下的PyTorch开发环境前,需要掌握一些关键背景知识。Anaconda是一个流行的Python发行版,它包含了超过250个科学计算相关的包、多种版本的Python解释器以及一个强大的环境管理工具。由于其出色的包管理和环境管理功能,Anaconda被广泛应用于学术研究和工业界。 安装Anaconda时,默认路径通常是合适的,并且将Anaconda添加到系统的PATH环境中非常重要。这使得我们可以在任何命令行窗口中直接使用conda命令来安装、更新或卸载软件包。 PyCharm是一款强大的Python集成开发环境(IDE),它提供了代码自动补全、代码检查和图形界面调试等功能,还有版本控制系统支持。PyCharm有免费的社区版和付费的专业版两个版本,并且其安装过程非常简单。 对于希望利用GPU进行加速计算的开发者来说,CUDA和CuDNN是必不可少的部分。CUDA是由NVIDIA公司开发的一个并行计算平台与编程模型,它允许使用NVIDIA GPU来处理大量计算任务。而CuDNN(CUDA Deep Neural Network library)则是专门为深度学习设计的GPU优化库。 在安装PyTorch之前,需要检查自己的GPU是否支持CUDA,并且根据官方提供的指南选择合适的版本进行安装。完成CUDA安装后通过执行nvcc -V命令验证其正确性;如果输出了相应的信息,则表示已成功安装。接下来是CuDNN的安装,同样可以从NVIDIA官网下载并解压到CUDA目录下。 在使用pip来管理Python包时,建议采用国内镜像源以提高下载速度和效率。常用的包括阿里云、中国科技大学等提供的多个选项。 本段落详细介绍了如何在Windows平台上搭建PyTorch开发环境,涵盖了Anaconda的安装配置、PyCharm的选择与设置以及GPU加速组件CUDA及CuDNN的具体步骤,并提及了使用国内镜像源来加快Python包下载的方法。对于那些计划在Windows环境下进行深度学习项目工作的开发者而言,这是一份非常有价值的指导资料。