- [Stable](#stable)
    - [Beta](#beta)
    - [CLI Improvements](#cli-improvements)
  - [API Changes](#api-changes)
  - [Other notable changes](#other-notable-changes-1)
    - [API Machinery](#api-machinery)
    - [Apps](#apps)
    - [Auth](#auth)
    - [CLI](#cli)
    - [Cloud Provider](#cloud-provider)
    - [Cluster Lifecycle](#cluster-lifecycle-1)
    - [Instrumentation](#instrumentation)

  Remove-Item $zulu_zip; \
  $env:PATH = [Environment]::GetEnvironmentVariable(\"PATH\", \"Machine\") + \";${zulu_root}\\bin\"; \
  [Environment]::SetEnvironmentVariable(\"PATH\", $env:PATH, \"Machine\"); \
  $env:JAVA_HOME = $zulu_root; \
  [Environment]::SetEnvironmentVariable(\"JAVA_HOME\", $env:JAVA_HOME, \"Machine\")

# Point to the LLVM installation.
# The Bazel Windows guide claims it can find LLVM automatically,

            "Infra/REST API",
            "Infra/Resiliency",
            "Infra/Scripting",
            "Infra/Settings",
            "Infra/Transport API",
            "License",
            "Machine Learning",
            "Mapping",
            "Network",
            "Packaging",
            "Percolator",
            "Performance",
            "Query Languages",
            "Ranking",
            "Recovery",

Dolayısıyla genel olarak "server" dendiğinde, bu iki şeyden birini kast ediyor olabilir.

Uzak makineden bahsederken genelde **server** denir; ayrıca **machine**, **VM** (virtual machine), **node** ifadeleri de kullanılır. Bunların hepsi, genellikle Linux çalıştıran ve üzerinde programlarınızı çalıştırdığınız bir tür uzak makineyi ifade eder.

## Sunucu Programını Yükleyin { #install-the-server-program }

## Kullanım Senaryosu { #use-case }

Önce bir **kullanım senaryosu** örneğiyle başlayalım, sonra bunu bununla nasıl çözeceğimize bakalım.

Request’leri işlemek için kullanmak istediğiniz bazı **machine learning modelleriniz** olduğunu hayal edelim. 🤖

# The RBE machine itself has older kernel mode driver, and it requires
# nvidia driver to be installed.
nvidia-driver-580-open
# TODO(b/445248346): The Docker image shouldn't have cuda-compat installed.
# However, hermetic CUDA forward-compatibility mode is still missing some
# libraries.

## Use Case { #use-case }

Let's start with an example **use case** and then see how to solve it with this.

Let's imagine that you have some **machine learning models** that you want to use to handle requests. 🤖

- Mark Job onPodConditions as optional in pod failure policy ([#120210](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/120210), [@mimowo](https://github.com/mimowo)) [SIG API Machinery and Apps]

### Feature

## Caso de Uso { #use-case }

Empecemos con un ejemplo de **caso de uso** y luego veamos cómo resolverlo con esto.

Imaginemos que tienes algunos **modelos de machine learning** que quieres usar para manejar requests. 🤖

## 서버 머신과 서버 프로그램 { #server-machine-and-server-program }

이름에 관해 기억해 둘 작은 디테일이 있습니다. 💡

"**server**"라는 단어는 보통 원격/클라우드 컴퓨터(물리 또는 가상 머신)와, 그 머신에서 실행 중인 프로그램(예: Uvicorn) 둘 다를 가리키는 데 사용됩니다.

일반적으로 "server"를 읽을 때, 이 두 가지 중 하나를 의미할 수 있다는 점을 기억하세요.

원격 머신을 가리킬 때는 **server**라고 부르는 것이 일반적이지만, **machine**, **VM**(virtual machine), **node**라고 부르기도 합니다. 이것들은 보통 Linux를 실행하는 원격 머신의 한 형태를 뜻하며, 그곳에서 프로그램을 실행합니다.