话说，最近我不是一直在折腾那个对，就是那个叫“深度学习”的东西嘛这玩意儿，大家都说但真跑起来，那叫一个费劲！主要是吃资源太厉害，我的小破电脑根本扛不住。
然后我就开始琢磨，咋整才能又省钱又能把这深度学习给跑起来？然后我就发现这个叫 “deepnode” 的东西，说是可以在 Kubernetes 集群里头跑深度学习任务。这不就是给我量身定做的嘛
摸索阶段
我对这玩意儿也是一头雾水，啥 Kubernetes，啥集群，听着都头大。后来我硬着头皮去查资料，看那些个乱七八糟的教程，总算是弄明白点儿。
我先是装个 Minikube，这玩意儿简单，就在我本地电脑上模拟出一个 Kubernetes 环境。你别说，还真挺像那么回事儿的。然后我就开始照着网上的教程，一步一步地配置，把我的深度学习任务给“塞”进去。
踩坑经历
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这中间也少不踩坑。比如说，我一开始不知道要配置啥资源限制，结果我的任务直接把 Minikube 给跑崩。还有一次，我配置错网络，任务之间死活连不上，折腾我好半天。
- 坑1： 资源配置问题。一开始没经验，不知道要给任务分配多少 CPU 和内存，结果直接把集群搞挂。
- 坑2： 网络配置问题。各个服务之间的通信老是出问题，后来才发现是网络配置没弄对。
- 坑3： 各种奇奇怪怪的报错。有些错误信息根本看不懂，只能去网上到处搜，或者去问大佬。
最终实现
不过经过一番折腾，我总算是把这玩意儿给跑起来！我只需要把我的深度学习任务打包成一个“镜像”，然后写个配置文件，告诉 Kubernetes 怎么跑这个任务，剩下的就交给它。我的小破电脑终于可以歇口气！
现在想想， deepnode 这东西，说白就是把深度学习任务放到一个“容器”里头，然后让 Kubernetes 来管理这些“容器”。这样一来，就可以充分利用服务器的资源，而且还方便扩展。以后我要是想跑更大的模型，直接加几台服务器就行，不用再担心我的小破电脑会冒烟。
这回折腾 deepnode 的经历，虽然有点儿痛苦，但也让我学到不少东西。以后再遇到类似的问题，我应该就能更从容地应对。 也没主要这回分享就是自己瞎折腾的一些笔记，你们看看就
