MindIO TFT以SDK形式提供服务，不存在常驻进程。服务随着训练进程启动被拉起，训练任务结束，服务退出。

与MindCluster对接时，MindCluster管理K8s容器，在K8s容器中安装对接过程与裸机安装部署一致。

操作步骤

当Python环境不是安装在共享存储中时，为了便于大集群使用，可以将MindIO TFT SDK制作到镜像中，通过镜像安装Pod时，已经安装好MindIO TFT SDK。
MindIO TFT服务Controller模块与Processor模块存在心跳报文，在K8s做网络隔离时，需要将通信端口添加到创建Pod时配置的yaml文件中。
修改创建Pod时配置的yaml文件。此处以pod.yaml为例。
1. 打开pod.yaml文件。
```
vim pod.yaml
```
2. 按“i”进入编辑模式，新增以下内容。
```
ports:
  - containerPort: 8000    # 用于MindIO TFT服务Controller与Processor通信端口
    name: ttp-port
```
3. 按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。

适配K8s网络，在步骤 5的预训练脚本基础上做如下修改。

# 注释下面两行，该环境变量由MindCluster配置
# MASTER_ADDR=$(hostname -I | awk '{print $1}')
# MASTER_PORT=XXXX

# 从K8s获取MASTER_ADDR、MASTER_PORT环境变量（K8s的service网络IP地址）
CONTROLLER_ADDR=$(hostname -I | awk '{print $1}')
PROCESSOR_ADDR=${MASTER_ADDR}
export CONTROLLER_ADDR
export PROCESSOR_ADDR

对接MindCluster

操作步骤