CNI-Genie 项目教程
1. 项目介绍
CNI-Genie 是一个 Kubernetes 的开源插件,旨在为 Kubernetes 提供多网络插件的支持。通过 CNI-Genie,用户可以在部署 Pod 时选择所需的网络插件,支持的网络插件包括 Calico、Flannel、Romana 和 Weave 等。CNI-Genie 的主要功能包括:
- 多网络插件支持:允许在同一集群中使用多个 CNI 插件。
- 智能插件选择:根据性能指标自动选择最合适的 CNI 插件。
- 多 IP 地址分配:支持为单个 Pod 分配多个 IP 地址。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下工具:
- Kubernetes 集群
kubectl命令行工具- Git
2.2 安装 CNI-Genie
-
克隆 CNI-Genie 仓库:
git clone https://github.com/huawei-cloudnative/CNI-Genie.git cd CNI-Genie -
部署 CNI-Genie:
kubectl apply -f deploy/cni-genie.yaml -
验证安装:
kubectl get pods -n kube-system | grep cni-genie你应该看到 CNI-Genie 的 Pod 正在运行。
2.3 使用 CNI-Genie
以下是一个简单的示例,展示如何使用 CNI-Genie 部署一个 Pod 并选择特定的网络插件:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: sample-pod
annotations:
cni: "calico,flannel"
spec:
containers:
- name: sample-container
image: nginx
在这个示例中,Pod 将使用 Calico 和 Flannel 两个网络插件。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 多网络插件的混合使用
在某些场景下,不同的应用可能需要不同的网络策略。例如,某些应用可能需要高性能的网络插件(如 Calico),而其他应用可能需要简单的覆盖网络(如 Flannel)。通过 CNI-Genie,你可以在同一个 Kubernetes 集群中同时使用多个网络插件,为不同的应用提供最佳的网络配置。
3.2 智能插件选择
CNI-Genie 可以根据网络的负载情况自动选择最合适的 CNI 插件。例如,当某个网络插件的负载过高时,CNI-Genie 可以自动将新的 Pod 调度到负载较低的网络插件上,从而提高整体集群的性能。
4. 典型生态项目
4.1 Calico
Calico 是一个高性能的网络插件,支持网络策略和 IP 地址管理。它适用于需要严格网络隔离和高性能的应用场景。
4.2 Flannel
Flannel 是一个简单的覆盖网络插件,适用于需要快速部署和简单网络配置的场景。
4.3 Romana
Romana 是一个基于路由的网络插件,支持高性能的网络策略和 IP 地址管理。
4.4 Weave
Weave 是一个支持多租户和网络策略的网络插件,适用于需要复杂网络配置的场景。
通过 CNI-Genie,你可以轻松地在这些网络插件之间进行切换,为不同的应用提供最佳的网络配置。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00