https://zhuanlan.zhihu.com/p/588208157 延伸阅读 nerdctl是一个较新的containerd工具，兼容Docker命令行工具，比ctr覆盖更全面，另外还支持docker-compose(不包括swarm)以及一些可选的高级特性 安装nerdctl1.0.0
https://www.cnblogs.com/wyh-l6/p/16590586.html 搭建nerdctl+buildkitd环境： 安装nerdctl： wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v0.22.0/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/588208157 nerdctl是一个较新的containerd工具，兼容Docker命令行工具，比ctr覆盖更全面，另外还支持docker-compose(不包括swarm)以及一些可选的高级特性 安装nerdctl1.0.0 参考 ht
目录安装数据准备创建项目创建抽取式任务上传定义标签构建抽取式任务标签任务标注命名实体识别导出数据查看数据 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文本中具有特定意义的实体。在开放域信息抽取中，抽取的类别没有限制，用户可以自己定义。 安装 详见：数据标注工
本文通过people_daily_ner数据集，介绍两段式训练过程，第一阶段是训练下游任务模型，第二阶段是联合训练下游任务模型和预训练模型，来实现中文命名实体识别任务。 一.任务和数据集介绍 1.命名实体识别任务 NER（Named Entity Recognition）和Pos（Part-of-S
一、安装containerd # yum install libseccomp -y #下载containerd curl -L https://github.com/containerd/containerd/releases/download/v1.6.0/cri-containerd-cni-
背景 2020 年 12 月初，Kubernetes 在其最新的 Changelog 中宣布，自 Kubernetes 1.20 之后将弃用 Docker 作为容器运行时。 弃用 Docker 带来的，可能是一系列的改变，包括不限于： 容器镜像构建工具 容器 CLI 容器镜像仓库 容器运行时 专题文
我们知道Bert 预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于 Word2Vec、Glove 等并没有明显的提升。
目录 前言 安装containerd 解压安装 配置成systemd任务 安装runc 编辑 安装cni 配置containerd镜像源 containerd基本使用 拓展阅读 nerdctl工具安装及使用 整体脚本 总结 写在后面 前言 上一篇文章，我们介绍了虚拟机的基础环境以及基础的网络配置，
