Soperator 使用教程

Soperator 使用教程

soperator Run Slurm in Kubernetes 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/soperator

1. 项目介绍

Soperator 是一个 Kubernetes Operator，用于在 Kubernetes 集群中运行 Slurm。Slurm 是一个用于分布式计算和作业调度的工作负载管理器，常用于高性能计算（HPC）和机器学习任务。通过 Soperator，用户可以利用 Kubernetes 的自动扩缩容和自我修复功能，同时保持与 Slurm 的交互方式不变。

2. 项目快速启动

在 Kubernetes 集群中部署 Soperator 的基本步骤如下：

首先，确保你的 Kubernetes 集群版本符合要求（至少 1.29 版本）。

然后，克隆 Soperator 仓库：

git clone https://github.com/nebius/soperator.git
cd soperator

接下来，部署 Soperator：

kubectl apply -f deploy/crds/soperator_nebius_v1_slurmcluster_crd.yaml
kubectl apply -f deploy/crds/soperator_nebius_v1_slurmjob_crd.yaml
kubectl apply -f deploy/role.yaml
kubectl apply -f deploy/role_binding.yaml
kubectl apply -f deploy/operator.yaml

最后，创建一个 Slurm 集群：

kubectl apply -f examples/slurmcluster.yaml

请确保 slurmcluster.yaml 文件中的配置符合你的集群需求。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 机器学习训练：利用 Kubernetes 的自动扩缩容特性，根据训练任务的需求动态调整 Slurm 集群的规模。
• 高能物理计算：在高能物理研究中，使用 Soperator 管理计算资源，以提高资源利用率和作业调度效率。

最佳实践

• 资源隔离：为不同的用户或团队创建独立的 Slurm 集群，以实现资源隔离和作业隔离。
• 监控与报告：利用 Kubernetes 和 Slurm 的监控工具，收集作业性能数据和资源使用情况，进行性能优化和计费管理。

4. 典型生态项目

• Nebius AI：提供了一个 Terraform 配方，用于在云平台上自动化部署 Managed Kubernetes 集群和所需的网络和存储资源。
• 其他云平台和本地部署：根据具体需求，在公有云或本地数据中心部署 Soperator，实现 Slurm 集群的管理和自动化。

以上是 Soperator 的基本使用教程，希望对你有所帮助。在实际部署和使用过程中，请根据官方文档和具体需求进行相应的配置和调整。

soperator Run Slurm in Kubernetes 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/soperator