当工作负载状态显示“实例未就绪：Back-off pulling image "xxxxx"”，该状态下工作负载实例K8s事件名称为“实例拉取镜像失败”或“重新拉取镜像失败”。

当Pod状态为“Pending”，事件中出现“实例调度失败”的信息时，该怎么解决。

9 月 13-14 日，GOSIM HANGZHOU 2025 大会将在杭州隆重启幕。本次大会由 GOSIM 全球开源创新汇主办、CSDN 承办，以国际化、社区化、强互动为特色，深入聚焦开源与 AI 的前沿技术与跨界创新。继中国上海、荷兰代尔夫特、中国北京、法国巴黎之后，GOSIM Hangzhou 2025是该系列活动的第五站，即将在西湖之畔点燃新一轮创新热情。大会汇聚来自全球超过 1500 名一线开源开发者和 100 多位海内外资深专家，带来 100 余场高质量技术分享。华为云云原生开源技术专家将在AI 模型 × 基础设施、端侧 AI 工作坊、互动展区等会场带来议题演讲与技术讲解，深度探讨云原生技术创新和产业实践，欢迎现场交流。     议 题 1   议题：赋能云原生AI：基于Volcano调度器破解大规模语言模型部署难题论坛：AI 模型 × 基础设施时间地点：9月13日 15:00 - 15:20（Room 338，3F）讲师：Zicong Chen，华为云研发工程师, Volcano Reviewer, lws Contributor议题简介：随着大型语言模型（LLM）的规模化，多节点分布式训练与推理已成为必然。然而，这带来了双重挑战：首先，在默认调度器下，由LeaderWorkerSet等工具管理的分布式作业，因无法进行“成组调度”而常陷入资源死锁。其次，现代AI集群复杂的网络拓扑对通用调度器是不可见的，常因任务组被分散调度而导致通信效率低下，影响性能。本次分享将深入介绍基于Volcano的解决方案。我们将演示Volcano如何通过其原生的Gang Scheduling能力解决死锁问题，并通过一个实际案例，展示新版LWS是如何自动创建PodGroup来无缝集成。更进一步，我们将介绍Volcano提出的HyperNode（超节点）统一拓扑抽象。调度器通过HyperNode来理解底层的复杂网络结构，并根据作业提交时指定的约束，将其精准地调度到符合要求的特定网络拓扑性能域中，确保最佳性能。同时，本议题还将介绍实际案例，并探讨子组级别（sub-group level）拓扑感知调度、多集群网络拓扑感知调度，自动化网络拓扑感知等持续发展方向。     议 题 2   议题：边缘 AI：探索 KubeEdge 的可能性与价值论坛：边缘 AI 工作坊时间地点：9月13日 16:30 - 16:55（Room B01，B1）讲师：Yue Bao，华为云高级工程师, KubeEdge Maintainer议题简介：边缘 AI 通过在本地处理数据实现实时、低延迟推理，从而解锁各行各业的变革性应用。随着云原生技术的进步，边缘 AI 正在发展成为强大的云边协同范式，支持在边缘和云之间动态编排 AI 工作负载，从而优化性能、准确性和隐私。KubeEdge 的分布式边云协同 AI 框架 Sedna 支持在边缘和云环境中无缝部署 AI 模型。在本次演讲中，我们将探讨 KubeEdge 如何利用 Sedna 在边缘实现高效的推理和自动化。       云原生展区    同时，华为云云原生开源技术专家也将在展区（杭州市西湖区珊瑚沙东路9号白金汉爵大酒店二楼·云原生展位）与大家面对面交流KubeEdge、Volcano、Karmada、Kmesh、Kuasar等项目技术应用与产品最新实践。添加社区小助手k8s2222，提前关注展区有奖互动。 容器魔方小助手GOSIM HANGZHOU 2025 不仅是技术交流的平台，更是智能时代科技变革的重要契机。全球顶尖技术领袖、前沿企业与开源社区将齐聚一堂，重量级项目集中亮相，前沿思想碰撞迸发，技术与实践成果深度分享，共同呈现一场高规格、高密度、高能量的科技盛会。更多精彩内容及参会方式，请关注大会官网。大会官网：https://hangzhou2025.gosim.org/9 月 13- 14 日，GOSIM HANGZHOU 2025大咖云集，精彩纷呈欢迎亲临现场与全球开源资深大咖面对面交流！

包周期的 CCE 集群到期可以直接删除吗？

CCE 是否支持账户余额变动提醒？

如何扩容容器的存储空间？

使用 CCE 需要关注哪些配额限制？

 CCE 集群升级时，ELB Ingress 与 ELB 配置不一致如何处理？

集群如何解冻操作，有大佬知道吗

处于非运行状态（例如冻结、不可用状态）中的集群，如何清除残留资源?

集群创建完成后，是否支持修改集群名称?

操作时，出现异常状态，怎么进行排查解决  

贵阳一机器，实例ID c768c7a7-9633-47d0-adcf-4ed17a252381 名称notebook-c51aERROR 08-25 09:20:47 [core.py:586]   File "/vllm-workspace/LMCache-Ascend/lmcache_ascend/integration/vllm/vllm_v1_adapter.py", line 155, in init_lmcache_engineERROR 08-25 09:20:47 [core.py:586]     engine = LMCacheEngineBuilder.get_or_create(ERROR 08-25 09:20:47 [core.py:586]   File "/vllm-workspace/LMCache/lmcache/v1/cache_engine.py", line 947, in get_or_createERROR 08-25 09:20:47 [core.py:586]     memory_allocator = cls._Create_memory_allocator(config, metadata)ERROR 08-25 09:20:47 [core.py:586]   File "/vllm-workspace/LMCache-Ascend/lmcache_ascend/v1/cache_engine.py", line 21, in _ascend_create_memory_allocatorERROR 08-25 09:20:47 [core.py:586]     return AscendMixedMemoryAllocator(int(max_local_cpu_size * 1024**3))ERROR 08-25 09:20:47 [core.py:586]   File "/vllm-workspace/LMCache-Ascend/lmcache_ascend/v1/memory_management.py", line 69, in __init__ERROR 08-25 09:20:47 [core.py:586]     lmc_ops.host_register(self.buffer)ERROR 08-25 09:20:47 [core.py:586] RuntimeError: Unable to pin host memory with error code: -1ERROR 08-25 09:20:47 [core.py:586] Exception raised from halRegisterHostPtr at /vllm-workspace/LMCache-Ascend/csrc/managed_mem.cpp:109 (most recent call first):ERROR 08-25 09:20:47 [core.py:586] frame #0: c10::Error::Error(c10::SourceLocation, std::string) + 0xb8 (0xfffc2cf2c908 in /usr/local/python3.10.17/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libc10.so)ERROR 08-25 09:20:47 [core.py:586] frame #1: c10::detail::torchCheckFail(char const*, char const*, unsigned int, std::string const&) + 0x6c (0xfffc2cedb404 in /usr/local/python3.10.17/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libc10.so)ERROR 08-25 09:20:47 [core.py:586] frame #2: <unknown function> + 0x1abf8 (0xfff9c407abf8 in /vllm-workspace/LMCache-Ascend/lmcache_ascend/c_ops.cpython-310-aarch64-linux-gnu.so)运行 Lmcache-ascend 遇到了上述问题，主要是由于可以 pin 的 host memory 有限制，原因是 CPU 的内存锁定方法存在问题，系统的内存锁定限制过低，且在容器环境下没有权限执行 ulimit -l unlimited 来提升内存锁定限制。同时无法调整服务的配置，放开内存锁定---以下是参考资料调整 containerd 服务的配置，放开内存锁定的限制，具体步骤如下： 修改 containerd 服务配置文件：找到 containerd 服务的配置文件，通常路径为 /usr/lib/systemd/system/containerd.service（不同系统可能路径有差异，可通过 systemctl status containerd 查看服务配置文件路径）。添加内存锁定限制配置：在配置文件的 [Service] 部分，添加 LimitMEMLOCK=infinity 配置项，该配置项用于设置内存锁定的限制为无限制。

RuntimeError: Unable to pin host memory with error code: -1 · Issue #5 · LMCache/LMCache-Ascend在跑 LMCACHE-ASCEND 的时候，发现会出现如上的错误主要的解决方式就是：部署实例的时候使用 LimitMEMLOCK 或者通过 ulimit -l 解决上限但是由于 notebook 中没有 root 权限，所以无法通过后者解决；由于无法使用 docker run 语句 和 docker-compose 所以无法通过前者解决；想问一下要怎么解决这个内存限制问题 

以下是 dockerfile 的文件# # Copyright (c) 2025 Huawei Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # FROM quay.io/ascend/cann:8.2.rc1-910b-openeuler22.03-py3.11 # Set the user ma-user whose UID is 1000 and the user group ma-group whose GID is 100 USER root RUN default_user=$(getent passwd 1000 | awk -F ':' '{print $1}') || echo "uid: 1000 does not exist" && \ default_group=$(getent group 100 | awk -F ':' '{print $1}') || echo "gid: 100 does not exist" && \ if [ ! -z ${default_user} ] && [ ${default_user} != "ma-user" ]; then \ userdel -r ${default_user}; \ fi && \ if [ ! -z ${default_group} ] && [ ${default_group} != "ma-group" ]; then \ groupdel -f ${default_group}; \ fi && \ groupadd -g 100 ma-group && useradd -d /home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user && \ chmod -R 750 /home/ma-user ARG PIP_INDEX_URL="https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple" ARG COMPILE_CUSTOM_KERNELS=1 ENV COMPILE_CUSTOM_KERNELS=${COMPILE_CUSTOM_KERNELS} RUN yum update -y && \ yum install -y python3-pip git vim wget net-tools gcc gcc-c++ make cmake numactl-devel && \ rm -rf /var/cache/yum RUN pip config set global.index-url ${PIP_INDEX_URL} # Set pip source to a faster mirror RUN pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple WORKDIR /workspace COPY . /workspace/LMCache-Ascend/ # Install vLLM ARG VLLM_REPO=https://githubfast.com/vllm-project/vllm.git ARG VLLM_TAG=v0.9.2 RUN git clone --depth 1 $VLLM_REPO --branch $VLLM_TAG /workspace/vllm # In x86, triton will be installed by vllm. But in Ascend, triton doesn't work correctly. we need to uninstall it. RUN VLLM_TARGET_DEVICE="empty" python3 -m pip install -e /workspace/vllm/ --extra-index https://download.pytorch.org/whl/cpu/ --retries 5 --timeout 30 && \ python3 -m pip uninstall -y triton # Install vLLM-Ascend ARG VLLM_ASCEND_REPO=https://githubfast.com/vllm-project/vllm-ascend.git ARG VLLM_ASCEND_TAG=v0.9.2rc1 RUN git clone --depth 1 $VLLM_ASCEND_REPO --branch $VLLM_ASCEND_TAG /workspace/vllm-ascend RUN cd /workspace/vllm-ascend && \ git apply -p1 /workspace/LMCache-Ascend/docker/kv-connector-v1.diff RUN export PIP_EXTRA_INDEX_URL=https://mirrors.huaweicloud.com/ascend/repos/pypi && \ source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh && \ source /usr/local/Ascend/nnal/atb/set_env.sh && \ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/`uname -i`-linux/devlib && \ python3 -m pip install -v -e /workspace/vllm-ascend/ --extra-index https://download.pytorch.org/whl/cpu/ # Install modelscope (for fast download) and ray (for multinode) RUN python3 -m pip install modelscope ray # Install LMCache ARG LMCACHE_REPO=https://githubfast.com/LMCache/LMCache.git ARG LMCACHE_TAG=v0.3.3 RUN git clone --depth 1 $LMCACHE_REPO --branch $LMCACHE_TAG /workspace/LMCache # our build is based on arm64 RUN sed -i "s/^infinistore$/infinistore; platform_machine == 'x86_64'/" /workspace/LMCache/requirements/common.txt # Install LMCache with retries and timeout RUN export NO_CUDA_EXT=1 && python3 -m pip install -v -e /workspace/LMCache --retries 5 --timeout 30 # Install LMCache-Ascend RUN cd /workspace/LMCache-Ascend && \ source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh && \ source /usr/local/Ascend/nnal/atb/set_env.sh && \ export SOC_VERSION=ASCEND910B3 && \ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/`uname -i`-linux/devlib && \ python3 -m pip install -v --no-build-isolation -e . && \ python3 -m pip cache purge # Switch to user ma-user USER ma-user CMD ["/bin/bash"] 注册的镜像选项如下镜像管理界面创建notebook的参数但是最后创建 notebook 失败了