/// info | "Информация"

При использовании Kubernetes, это может быть <a href="https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/init-containers/" class="external-link" target="_blank">Инициализирующий контейнер</a>.

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/// info

Se você estiver usando o Kubernetes, provavelmente será um <a href="https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/init-containers/" class="external-link" target="_blank">Init Container</a>.

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/// info

Wenn Sie Kubernetes verwenden, wäre dies wahrscheinlich ein <a href="https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/init-containers/" class="external-link" target="_blank">Init-Container</a>.

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        i = pathSegmentDelimiterOffset
        if (segmentHasTrailingSlash) i++
      }
    }

    /** Adds a path segment. If the input is ".." or equivalent, this pops a path segment. */
    private fun push(
      input: String,
      pos: Int,
      limit: Int,
      addTrailingSlash: Boolean,
      alreadyEncoded: Boolean,
    ) {
      val segment =

如果你有 **多个容器**，可能每个容器都运行一个 **单个进程**（例如，在 **Kubernetes** 集群中），那么你可能希望有一个 **单独的容器** 执行以下操作： 在单个容器中运行单个进程执行**先前步骤**，即运行复制的worker容器之前。

/// info

如果你使用 Kubernetes，这可能是 <a href="https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/init-containers/" class="external-link" target="_blank">Init Container</a>。

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如果在你的用例中，运行前面的步骤**并行多次**没有问题（例如，如果你没有运行数据库迁移，而只是检查数据库是否已准备好），那么你也可以将它们放在开始主进程之前在每个容器中。

### 单容器

/// info | "정보"

만약 여러분이 쿠버네티스를 사용하고 있다면, 아마도 이는 <a href="https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/init-containers/" class="external-link" target="_blank">Init Container</a>일 것입니다.

///

複数の**コンテナ**があり、おそらくそれぞれが**単一のプロセス**を実行している場合（**Kubernetes**クラスタなど）、レプリケートされたワーカーコンテナを実行する**前に**、単一のコンテナで**事前のステップ**の作業を行う**別のコンテナ**を持ちたいと思うでしょう。

/// info

もしKubernetesを使用している場合, これはおそらく<a href="https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/init-containers/" class="external-link" target="_blank">Init コンテナ</a>でしょう。

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ユースケースが事前のステップを**並列で複数回**実行するのに問題がない場合（例：データベースの準備チェック）、メインプロセスを開始する前に、それらのステップを各コンテナに入れることが可能です。

### 単一コンテナ

        multiple of the number of replicas.
    *   `tf.data.Dataset` now supports automatic data distribution and sharding
        in distributed environments, including on TPU pods.
    *   Distribution policies for `tf.data.Dataset` can now be tuned with 1.
        `tf.data.experimental.AutoShardPolicy(OFF, AUTO, FILE, DATA)` 2.
        `tf.data.experimental.ExternalStatePolicy(WARN, IGNORE, FAIL)`