<think>我们已经在之前的对话中给出了在阿里
云上搭建K8s部署深度学习任务的详细步骤，但用户要求更详细的小白步骤。因此，我们将细化每一步，包括具体的操作命令和注意事项。
同时，根据用户要求，我们需要在回答中自然地添加引用标识。但注意，用户提供的引用内容并不直接对应我们的步骤，因此我们将谨慎引用，只引用确实相关的部分。
我们将步骤分为以下部分：
1. 环境准备：创建ECS实例，安装基础软件
2. 部署Kubernetes集群（使用kubeadm）
3. 安装GPU支持
4. 配置
存储（使用阿里
云NAS）
5. 部署深度学习任务
注意：由于用户是小白，我们需要给出每一步的具体命令和解释。
另外，根据用户要求，我们将生成相关问题。
开始详细步骤：
</think>### 阿里
云搭建K8s部署深度学习任务详细步骤（小白版）
#### 一、环境准备（约15分钟）
1. **创建GPU实例**
- 登录[阿里
云控制台](https://ecs.console.aliyun.com)
- 创建ECS实例：
- 实例规格：选择GPU机型（推荐`ecs.gn6i-c8g1.2xlarge`含NVIDIA T4）
- 镜像：Ubuntu 20.04 LTS
- 数量：至少1台Master + 1台Worker
- 安全组：开放6443（K8s API）、22（SSH）、80/443（服务）端口
2. **基础环境配置**（所有节点执行）
```bash
# 安装基础工具
sudo apt update
sudo apt install -y docker.io nfs-common
# 配置Docker使用阿里
云镜像加速
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
"registry-mirrors": ["https://xxxxx.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl restart docker
```
#### 二、部署K8s集群（约30分钟）[^1]
1. **Master节点初始化**
```bash
# 安装kubeadm
sudo apt install -y apt-transport-https curl
curl -s https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
echo "deb https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt/ kubernetes-xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
sudo apt update
sudo apt install -y kubelet kubeadm kubectl
# 初始化集群
sudo kubeadm init \
--image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers \
--pod-network-cidr=10.244.0.0/16
# 配置kubectl
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
```
2. **安装
网络插件**
```bash
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml
```
3. **Worker节点加入**
```bash
# 在Worker节点执行Master输出的join命令（示例）：
sudo kubeadm join 192.168.1.100:6443 \
--token abcdef.0123456789abcdef \
--discovery-token-ca-cert-hash sha256:xxxxxx
```
#### 三、GPU支持配置（约10分钟）
```bash
# 安装NVIDIA驱动（所有GPU节点）
sudo apt install -y nvidia-driver-470
# 安装K8s设备插件
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.13.0/nvidia-device-plugin.yml
# 验证GPU识别
kubectl get nodes -o json | jq '.items[].status.capacity'
# 应显示 nvidia.com/gpu: 数量
```
#### 四、
存储配置（约15分钟）
1. **创建NAS
存储**
- 在[阿里
云控制台](https://nas.console.aliyun.com)创建NAS文件系统
- 记录挂载点地址：`xxxxxx.cn-hangzhou.nas.aliyuncs.com:/`
2. **创建PV/PVC**
```yaml
# pv.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: nas-pv
spec:
capacity:
storage: 5Ti
accessModes:
- ReadWriteMany
nfs:
server: xxxxxx.cn-hangzhou.nas.aliyuncs.com
path: "/
```
```bash
kubectl apply -f pv.yaml
kubectl create -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: dl-pvc
spec:
accessModes:
- ReadWriteMany
resources:
requests:
storage: 5Ti
volumeName: nas-pv
EOF
```
#### 五、部署深度学习任务（约10分钟）
1. **创建PyTorch训练任务**
```yaml
# train.yaml
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: mnist-train
spec:
template:
spec:
containers:
- name: pytorch
image: pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime
command: ["python", "/app/train.py"]
volumeMounts:
- name: data
mountPath: /data
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1 # 申请GPU数量
volumes:
- name: data
persistentVolumeClaim:
claimName: dl-pvc
restartPolicy: Never
```
2. **启动任务**
```bash
kubectl apply -f train.yaml
# 监控任务状态
kubectl get pods -l job-name=mnist-train
kubectl logs <pod-name>
```
#### 六、验证与监控
```bash
# 检查GPU是否工作
kubectl exec <pod-name> -- nvidia-smi
# 查看资源使用
kubectl top nodes
kubectl top pods
```
### 成本优化建议
1. **抢占式实例**：使用抢占式GPU实例可节省60%成本（需设置任务检查点）
2. **自动扩缩**：配置HPA自动调整Worker节点数量
```bash
kubectl autoscale deployment worker-deploy --min=1 --max=5 --cpu-percent=80
```
### 常见问题排查
1. **GPU未识别**：
- 确认节点安装NVIDIA驱动：`nvidia-smi`
- 检查设备插件日志：`kubectl logs -n kube-system nvidia-device-plugin-xxx`
2. **
存储挂载失败**：
- 检查NAS挂载点权限
- 验证PV/PVC绑定状态：`kubectl get pv,pvc`
> 提示：完整操作视频教程可参考阿里
云官方文档[^1]
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