建模板ks generate kubeflow-core kubeflow-core 部署kubeflow ks apply default -c kubeflow-core 至此，jupyterhub 已部署，我们现在可以使用jupyter 开始开发模型。一旦有了python 代码来构建模型，我们就可以构建一个 docker镜像并使用tfjob 运算符通过运行如下命令来训练模型：ks generate tf-job my-tf-job --name my-tf-job --image gcr.io/my/image:latest ks apply default -c my-tf-job 下面部署模型ks generate tf-serving modelcomponent --name modelname ks param set modelcomponent modelpath modelpath ks apply env -c modelcomponent

请教一下：同一台服务器上，直接通过 dockerrun --cpuset-cpus 0 -d -p8316:8070 来创建只占用一个cpu 的服务容器，通过nodeip:8316 得到服务的qps 是14 然后通过rc.ymal 来创建pod 部署服务，设置cpu limit:1 ，通过podip:containerport  和nodeip:nodeport 得到的qps 都是是7. 发压都是在本机进行。同样都是限制一个cpu 为什么得到的qps 不一样呢？ 

connectivity on endpoint harbor-log a39faafa922621eecbb8121b2e2e6f5bffefbcc32f935c3c039d2d76bf579172 : bind for 127.0.0.1:1514 failed: port is already allocated error: for log  cannot start service log: driver failed programming external connectivity on endpoint harbor-log a39faafa922621eecbb8121b2e2e6f5bffefbcc32f935c3c039d2d76bf579172 : bind for 127.0.0.1:1514 failed: port is already allocated error: encountered errors while bringing up the project. 请问这个该怎么解决？我用的 dockerversion: 1.13.1 docker-compose version: 1.18.0

导读：kubernetes 如今风靡一时，所有主要的云服务提供商都将其作为部署云原生应用的解决方案。kubernetes 有哪些显著的特性和工具优势，让企业开始接受它？本文作者给出了系统的梳理。action without orchestration is burn out orchestration w/o action is management.   没有编排的行动是完蛋的，没有行动的编排是管理，行动 加上编排是领导。orrin woodward

定仓库名称、tag 名称，只对最后一个镜像 有效。如果不加-t ，所 有新生成镜像都没 有仓库名、tag 名称。试过以下几种build 生成镜像命令：1 、 dockerbuild -t test/restful -t test/manager . // 指定多次-t ，只 有最后一个镜像 有名称，前面都是< none> 2 、 dockerbuild . // 不指定-t ，新生成的镜像都是< none>

如何查看在运行中的容器在宿主机中的pid 一个终端开启容器：seven vostro: sudo dockerrun -i -t --name tset ubuntu /bin/bash root 98e29b36322c:/ 一个终端top 查看进程，并没 有发现任何关键字

现有的容器全部是停止的：seven vostro: sudo dockerps -a container id image command created status ports names a0ab88f77cac ubuntu:latest /bin/bash 42 seconds ago exited 0 10 seconds ago testrm dde54ab1d447 ubuntu:latest /bin/bash 22 hours ago exited 0 42 minutes ago modestmorse 删除所有容器：seven vostro: sudo dockerrm sudo dockerps -a -q error response from daemon: no such id: sudo dockerps -a -q fata 0000 error: failed to remove one or more containers 什么情况？

root endaserver:/webdata/lnmp sudo dockerbuild -t enda/nginx ./nginx sending build context to dockerdaemon 6.656 kb sending build context to dockerdaemon step 0 : from nginx:1.9.0 ---> 7f03de0ead64 step 1 : add nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf ---> using cache ---> f64488748752 step 2 : add sites-enabled/ /etc/nginx/conf.d/ ---> using cache ---> 0d3f60a05198 step 3 : run mkdir -p /data/htdocs & & mkdir -p /data/log & & mkdir -p /data/log/nginx ---> using cache ---> 01c1d6ad865f step 4 : run chown -r www:www-data /data/htdocs /data/log ---> running in abd38d2df9e9 chown: invalid user: www:www-data the command /bin/sh -c chown -r www:www-data /data/htdocs /data/log returned a non-zero code: 1 // 在外面就可以root endaserver:/webdata/lnmp chown -r www:www-data /111 /123 ＃

对一个镜像提交修改之后，就可以运行它里面新安装的命令了。运行新的镜像ok ，到现在为止，你已经建立了一个完整的、自成体系的 docker环境，并且安装了ping 命令在里面。它可以在任何支持 docker环境的系统中运行啦！译者按：是不是很神奇呢？让我们来体验一下吧！目标：

error response from daemon: cannot start container c9e474b73fd5eb991fb2e67c6a8dce6a5348e7ef517c9d21204b1c73413e7232: no such file or directory ，报这个错是为啥，是呀 dockerps -a 可以看到容器信息，c9e474b73fd5 ubuntu /bin/echo hello wor 6 minutes ago lonelyelion