n -s /mnt/hgfs/Code/soa/phm /mnt/hgfs/Code/soa/service/phm ln: 无法创建符号链接 '/mnt/hgfs/Code/soa/service/phm': 不支持的操作

这个错误可能是因为您要创建软链接的目标文件夹所在的文件系统不支持软链接操作，或者在虚拟机中进行操作时，虚拟机的共享文件夹设置不正确导致的。

您可以尝试使用硬链接代替软链接来创建链接。硬链接是指多个文件名指向同一个文件数据块，不同于软链接，硬链接不需要指向一个路径。在 Linux 中，使用 ln 命令即可创建硬链接。例如，您可以使用以下命令创建硬链接：

ln /mnt/hgfs/Code/soa/phm /mnt/hgfs/Code/soa/service/phm

如果硬链接也无法创建成功，那么可能是您的文件系统不支持链接操作，建议重新选择一个支持链接操作的文件系统。

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docker run -d --name hyperf -v /mnt/hgfs/www/hyperf/:/hyperf-skeleton -p 9501:9501 -it --privileged -u root --entrypoint /bin/sh hyperf/hyperf:7.4-alpine-v3.11-swoole docker exec -it hyperf bash cd /hyperf-skeleton composer config -g repo.packagist composer https://mirrors.aliyun.com/composer composer create-project hyperf/hyperf-skeleton php /hyperf-skeleton/hyperf-skeleton/bin/hyperf.php start写个yaml文件

好的，以下是一个安装 Hyperf 框架的 `yaml` 文件示例：

stages:
  - install
  - start

install:
  stage: install
  image: docker:latest
  services:
    - docker:dind
  script:
    - docker run -d --name hyperf -v /mnt/hgfs/www/hyperf/:/hyperf-skeleton -p 9501:9501 -it --privileged -u root --entrypoint /bin/sh hyperf/hyperf:7.4-alpine-v3.11-swoole
    - docker exec -it hyperf sh -c "cd /hyperf-skeleton && composer config -g repo.packagist composer https://mirrors.aliyun.com/composer && composer create-project hyperf/hyperf-skeleton"
  artifacts:
    paths:
      - /mnt/hgfs/www/hyperf/hyperf-skeleton

start:
  stage: start
  image: docker:latest
  services:
    - docker:dind
  script:
    - docker start hyperf
    - docker exec -it hyperf sh -c "cd /hyperf-skeleton && php /hyperf-skeleton/bin/hyperf.php start"

这个 YAML 文件定义了两个阶段，第一个阶段为 `install`，用于在 Docker 容器中安装 Hyperf 框架及其相关依赖；第二个阶段为 `start`，用于在 Docker 容器中启动 Hyperf 框架。在 `install` 阶段中，我们使用了 `docker` 镜像，在 Docker 容器中执行了 `docker run` 命令来创建 Hyperf 容器，并执行了 `docker exec` 命令来执行安装 Hyperf 框架及其相关依赖的命令。在 `start` 阶段中，我们同样使用了 `docker` 镜像，在 Docker 容器中执行了 `docker start` 命令来启动 Hyperf 容器，并执行了 `docker exec` 命令来启动 Hyperf 框架。在 `install` 阶段中，我们还使用了 `artifacts` 关键字来指定将 Hyperf 框架所在的目录 `/mnt/hgfs/www/hyperf/hyperf-skeleton` 作为构建产物，以便在后续的阶段中使用。

将docker run -p 8501:8501 -v /mnt/hgfs/data_input_test/tensorflow-yolov4-tflite-master/models/:/models/yolov4 -it tensorflow/serving:latest -e MODEL_NAME=yolov4 --model_base_path=/models/yolov4这行命令装换成k8s yaml文件

要将上述Docker命令转换为Kubernetes YAML文件，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个Deployment YAML文件来定义Pod的部署。创建一个`deployment.yaml`文件，并添加以下内容：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: yolov4-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: yolov4-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: yolov4-app
    spec:
      containers:
        - name: tensorflow-serving
          image: tensorflow/serving:latest
          ports:
            - containerPort: 8501
          volumeMounts:
            - name: models-volume
              mountPath: /models/yolov4
          env:
            - name: MODEL_NAME
              value: yolov4
          args: ["--model_base_path=/models/yolov4"]
    volumes:
      - name: models-volume
        hostPath:
          path: /mnt/hgfs/data_input_test/tensorflow-yolov4-tflite-master/models/

2. 创建一个Service YAML文件来公开Pod。创建一个`service.yaml`文件，并添加以下内容：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: yolov4-service
spec:
  selector:
    app: yolov4-app
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8501
      targetPort: 8501
  type: NodePort

现在，您可以使用kubectl命令将这两个YAML文件应用于Kubernetes集群：

kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl apply -f service.yaml

这将在Kubernetes集群中创建一个名为`yolov4-deployment`的部署和一个名为`yolov4-service`的服务。