【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种资源分配方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
技术介绍
1、随着机器学习的发展，机器学习算法的开发需求也越来越多。开发人员在机器学习算法的代码开发阶段，需要利用开发集群对其编写的代码进行调试。
2、目前，通常是代码开发环境启动后，就立即占用开发集群中的资源，以确保代码调试的顺利进行。然而，上述方式存在资源利用率低下的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高开发集群的资源利用率的资源分配方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种资源分配方法，应用于开发集群中的管理节点，开发集群还包括至少一个部署有gpu的子节点，该方法包括：
3、接收客户端发送的代码调试请求，代码调试请求包括目标机器学习算法对应的开发代码的镜像文件以及资源需求，资源需求包括资源需求类型以及资源需求大小，资源需求类型至少包括gpu资源类型；
4、根据资源需求，在各子节点中确定目标子节点...
【技术保护点】
1.一种资源分配方法，其特征在于，应用于开发集群中的管理节点，所述开发集群还包括至少一个部署有GPU的子节点，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源需求包括资源需求类型以及资源需求大小，所述根据所述资源需求，在各所述子节点中确定目标子节点，包括：
5.一种资源分配方法，其特征在于，应用于开发集群中的目标子节点，所述方法包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种资源分配方法，其特征在于，应用于开发集群中的管理节点，所述开发集群还包括至少一个部署有gpu的子节点，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源需求包括资源需求类型以及资源需求大小，所述根据所述资源需求，在各所述子节点中确定目标子节点，包括：
5.一种资源分配方法，其特征在于，应用于开发集群中的目标子节点，所述方法包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述gpu资源调试所述开发代码，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述开发代码中包括所述目标机器学习算法对应的学习框架标识，所述在预先创建的内核环境中，基于所述gpu资源调试所述开发代码，包括：
8.一种资源分配方法，其特征在于，应用于客户端，所述方法包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述开发代码中包括所述目标机器学习算法对应的学习框架标识，所述方法还包括：
10.一种资源分配装置，其特征在于，应用于开发集群中的管理节点，所述开发集群还包括至少一个部署有gpu的子节点，所述装置包括：
11.根据权利要求10所述的装置，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾星，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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