（可选）自定义标签配置

由于支持x86_64和Arm平台、NPU的标卡和模组等多种场景的混合部署，所以需要给各个工作节点配置标签，便于集群调度组件在各种不同形态的工作节点之间进行调度。

用户可以通过配置标签的方式指定任务运行的节点。标签配置涉及Job（任务）和Node（节点），且在Job配置的标签能够在volcano-scheduler和Node中找到。

图1 自定义标签流程

NPU类型的Job必须配置host-arch的nodeSelector标签，内容默认为huawei-arm或huawei-x86，修改无效。
若Job配置了标签，则首先需要与“volcano-v{version}.yaml”中的volcano-scheduler配置的标签相匹配。若不匹配，则任务设置为pending状态，并给出原因。若匹配则进行下一步。
Job的标签在“volcano-v{version}.yaml”中的volcano-scheduler的标签列表中，volcano-scheduler需要选出配置有同样标签的Node。若不满足则Job设置为pending状态，并给出原因。若有则按照其他规则进行调度。

用户根据需要在训练任务的yaml文件中添加自定义标签，完整的yaml文件请从MindXDL-deploy仓库中下载。其中NPU类型的任务必须包括：host-arch:huawei-arm或host-arch:huawei-x86的nodeSelector标签，其他类型不做限制。

yaml文件的相关配置如下。

...
 spec:
        containers:
        ...
        nodeSelector:
          accelerator: nvidia-tesla-v100
        volumes:
...

节点的标签需要在装有K8s的管理节点上操作。

修改节点标签

kubectl label nodes {HostName} {label_key}={label_value} --overwrite=true

例如：

kubectl label nodes ubuntu accelerator=vidia-tesla-p40 --overwrite=true

删除节点标签

kubectl label nodes {HostName} {label_key} -

例如：

kubectl label nodes ubuntu accelerator -

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