oci-cloud-controller-manager 的安装和配置教程
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
oci-cloud-controller-manager 是一个开源项目,它允许 Kubernetes 利用 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 作为其底层的云服务提供者。这个项目是 Kubernetes 云控制器管理器的一个实现,它负责管理 OCI 上的 Kubernetes 集群资源,如虚拟机、负载均衡器、存储卷等。该项目主要使用 Go 编程语言开发。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目使用了以下关键技术和框架:
- Go 语言:项目的主体语言,用于实现与 OCI API 的交互以及 Kubernetes 控制逻辑。
- Kubernetes API:与 Kubernetes API 进行交互,管理集群资源。
- Oracle Cloud Infrastructure SDK:用于与 OCI 服务进行交互的官方 SDK。
- Client-go 库:Kubernetes 官方提供的 Go 客户端库,用于访问 Kubernetes API。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 oci-cloud-controller-manager 之前,您需要做好以下准备工作:
- Oracle Cloud 帐户:您需要一个 Oracle Cloud 帐户,并且要有足够的权限来创建和管理 Kubernetes 集群所需的资源。
- Go 开发环境:确保您的系统上安装了 Go 语言环境,版本至少为 1.13。
- Docker:安装 Docker,因为
oci-cloud-controller-manager需要使用 Docker 来运行。 - Kubernetes 集群:您需要有一个运行中的 Kubernetes 集群,该集群将被配置为使用 OCI 作为其云服务提供者。
安装步骤
以下是在 Kubernetes 集群上安装 oci-cloud-controller-manager 的详细步骤:
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/oracle/oci-cloud-controller-manager.git cd oci-cloud-controller-manager -
设置环境变量: 根据您的 Kubernetes 集群配置,设置相关的环境变量,包括OCI配置文件的路径等。
-
构建项目: 使用下面的命令构建
oci-cloud-controller-manager:make -
创建配置文件: 创建一个名为
config.yaml的配置文件,配置文件中需要包含OCI的认证信息和Kubernetes集群的配置。 -
部署 oci-cloud-controller-manager: 使用 Kubernetes 的部署文件来部署
oci-cloud-controller-manager。以下是一个示例部署文件(需要根据您的实际配置进行修改):apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: oci-cloud-controller-manager namespace: kube-system spec: replicas: 1 selector: matchLabels: k8s-app: oci-cloud-controller-manager template: metadata: labels: k8s-app: oci-cloud-controller-manager spec: containers: - name: oci-cloud-controller-manager image: oci-cloud-controller-manager:latest command: - /oci-cloud-controller-manager - --config=/etc/oci/config.yaml volumeMounts: - name: config-volume mountPath: /etc/oci readOnly: true volumes: - configMap: name: oci-config name: config-volume -
应用部署文件: 使用
kubectl命令将上面的部署文件应用到您的 Kubernetes 集群中:kubectl apply -f deployment.yaml -
验证安装: 检查
oci-cloud-controller-manager的部署状态,确保它正在运行:kubectl get pods -n kube-system | grep oci-cloud-controller-manager
按照以上步骤操作,您应该能够在 Kubernetes 集群上成功安装并配置 oci-cloud-controller-manager。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00