Kubernetes-在Kubernetes中部署Tensorflow集群

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原创最新推荐文章于 2026-10-19 12:43:59 发布 2.7k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【k8s实战】在离线项目混部通过kubeflow（tf-operator）部署TensorFlow机器学习任务+prometheus/grafana监控资源使用全过程（最新图文）目录在离线混合部署概念最新版kubeflow部署TensorFlow部署二级目录三级目录在离线混合部署概念先举一个例子，众所周知的天猫双十一当天的流量非常之大，那么就需要成百上千台服务器构成一个超大集群来提供计算能力，但是双十一过去之后，集群资源就面临着浪费的局面。假设业务分为在线和离线两种模式：在线任务需要资源相对较少，但要求响应时间短；离线任务则不需要对任务进行迅速响应，但是计算量相对较大、占用资源多。那么我们应该怎么在K8S集群上完成这两种业务的部署、并且使得CPU利用率始终维持在一个比较高的水平阅读详情

知识准备

1、kubernetes中的基本概念如deployment，statefulset，rc，svc，pod等；

2、tensorflow分布式集群。

Tensorflow架构简介

使用Tensorflow进行训练分为单机模式和分布式集群模式

单机模式的比较简单（略）

分布式模式主要包括如下几个角色：

ps服务器：进行参数处理

worker服务器：进行梯度计算（GPU Server）

tensorboard服务器：运行tensorboard展示计算图

client服务器：运行训练程序

分布式模式下，ps和worker服务器会暴露grpc端口，client服务器通过grpc远程执行训练

Demo代码如下：

ps和worker启动

...
...
def main(unused_args):
  # Create Protobuf ServerDef
  server_def = tf.train.ServerDef(protocol="grpc")

  # Cluster info
  server_def.cluster = tf.train.ClusterSpec({
    "worker": [
        "worker-1:2222",
        "worker-2:2222",
        "worker-3:2222",
        "worker-4:2222"
    ],
    "ps":[
        "ps-1:2222",
        "ps-2:2222"
    ]})

  # Job name
  if not FLAGS.job_name:
    raise ValueError("Empty job_name")
  server_def.job_name = FLAGS.job_name

  # Task index
  if FLAGS.task_id < 0:
    raise ValueError("Invalid task_id: %d" % FLAGS.task_id)
  server_def.task_index = FLAGS.task_id

  # Create GRPC Server instance
  server = tf.train.Server(server_def)

  # join() is blocking, unlike start()
  server.join()


if __name__ == "__main__":
  tf.app.run()

Kubernetes上部署分布式Tensorflow

实现思路

1、ps/worker服务分别对应一个statefulset，ps/worker的个数则是statefulset的副本数，比如要创建3个ps服务器，就创建1个包括3个副本的的statefulset，ps/worker中需要安装tensorflow并启动grpc服务；

==> 为什么使用statefulset，因为分布式集群需要记录集群的cluster_spec，也就是ps和worker节点的grpc_url（包括主机名、端口），通过deployment/rc创建的pod主机名称是随机的，pod重建后主机名会变化，因此没办法记录，而statefulset创建的pod是不会变化的，即使Pod被重新调度创建，比如创建一个副本数为3，名称为ps的statefulset，则pod的名称固定为ps-1,ps-2,ps-3，这样根据名称和个数就知道了grpc url

2、client服务对应一个job，并创建一个svc用于暴露服务通过外部访问(主要是访问jupyter和sshd)，client中需要安装tensorflow，jupyter，sshd

==> 为什么使用Job，因为client服务中主要是执行训练脚本，使用job资源，则训练脚本执行完成后Pod会自动删除

3、tensorboard服务对应一个replicaset，并创建一个svc用于包括服务通过外部访问tensorboard，tensorboard中需要安装tfboard并启动服务；

4、创建一个pvc，各个服务的Pod使用pvc共享数据

举例说明：

在Kubernetes中创建一个名为tf-dis-task的tensorflow集群，该集群包括2个ps server和3个worker server

以下资源是创建好之后该集群对应的所有资源

[root@k8s-node1 example]# kubectl --namespace=admin get all --selector=taskname=tf-dis-task
NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/tf-dis-task-ps-0             1/1     Running   0          12m
pod/tf-dis-task-ps-1             1/1     Running   0          12m
pod/tf-dis-task-session-v7j7f    1/1     Running   0          16m
pod/tf-dis-task-tf-board-tbq69   2/2     Running   0          16m
pod/tf-dis-task-worker-0         1/1     Running   0          17m
pod/tf-dis-task-worker-1         1/1     Running   0          17m
pod/tf-dis-task-worker-2         1/1     Running   0          17m

NAME                              TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
service/tf-dis-task-session       NodePort    10.10.11.19    <none>        8888:32500/TCP   16m
service/tf-dis-task-session-ssh   NodePort    10.10.240.74   <none>        22:32051/TCP     16m
service/tf-dis-task-tf-board      NodePort    10.10.185.71   <none>        2080:32200/TCP   16m

NAME                                   DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/tf-dis-task-tf-board   1         1         1       16m

NAME                                  READY   AGE
statefulset.apps/tf-dis-task-ps       2/2     12m
statefulset.apps/tf-dis-task-worker   3/3     17m

NAME                            COMPLETIONS   DURATION   AGE
job.batch/tf-dis-task-session   0/1           16m        16m

详细说明

1. 分别创建一个ps和worker的statefulset，对应名称是tf-dis-task-ps和tf-dis-task-worker，对应的pod名称分别为tf-dis-task-ps-0，tf-dis-task-ps-1，tf-dis-task-worker-0，tf-dis-task-worker-1，tf-dis-task-worker-2

这样集群的cluster_spec为：

"worker": [
    "tf-dis-task-worker-0.tf-dis-task-worker:2222",
    "tf-dis-task-worker-1.tf-dis-task-worker:2222",
    "tf-dis-task-worker-2.tf-dis-task-worker:2222"
],
"ps":[
    "tf-dis-task-ps-0.tf-dis-task-ps:2222",
    "tf-dis-task-ps-1.tf-dis-task-ps:2222"
]

在statefuleset中设置环境变量

ps|tf-dis-task-ps-0.tf-dis-task-ps:2222;tf-dis-task-ps-1.tf-dis-task-ps:2222,worker|tf-dis-task-worker-0.tf-dis-task-worker:2222;tf-dis-task-worker-1.tf-dis-task-worker:2222;tf-dis-task-worker-2.tf-dis-task-worker:2222

2. 创建一个client的job，名称为tf-dis-task-session，同时对应创建2个service，分别是tf-dis-task-session，tf-dis-task-session-ssh，分别暴露jupyter的端口(8888)和sshd的端口(22)，这个就可以通过宿主机访问容器的jupyter和ssh了

3. 创建一个tensorboard的replicaset，名称为tf-dis-task-tf-board，同时对应创建一个service，名称为tf-dis-task-tf-board，暴露tensorboard的端口

4. ps和worker的statefulset设置环境变量，分别如下：

# PS的环境变量
[root@k8s-node1 example]# kubectl --namespace=admin get statefulsets.apps tf-dis-task-ps -oyaml
...
...
- env:
  - name: TASK_NAME
    value: tf-dis-task
  - name: CLUSTER_SPEC
    value: ps|tf-dis-task-ps-0.tf-dis-task-ps:2222;tf-dis-task-ps-1.tf-dis-task-ps:2222,worker|tf-dis-task-worker-0.tf-dis-task-worker:2222;tf-dis-task-worker-1.tf-dis-task-worker:2222;tf-dis-task-worker-2.tf-dis-task-worker:2222
  - name: RESOURCE_TYPE
    value: compute
  - name: RESOURCE_NAME
    value: ps

# Worker的环境变量
[root@k8s-node1 example]# kubectl --namespace=admin get statefulsets.apps tf-dis-task-worker -oyaml
...
...
- env:
  - name: TASK_NAME
    value: tf-dis-task
  - name: CLUSTER_SPEC
    value: ps|tf-dis-task-ps-0.tf-dis-task-ps:2222;tf-dis-task-ps-1.tf-dis-task-ps:2222,worker|tf-dis-task-worker-0.tf-dis-task-worker:2222;tf-dis-task-worker-1.tf-dis-task-worker:2222;tf-dis-task-worker-2.tf-dis-task-worker:2222
  - name: RESOURCE_TYPE
    value: compute
  - name: RESOURCE_NAME
    value: worker

5. ps和worker的容器启动方式为启动grpc server，startup脚本如下(部分内容)

...
...
function run_tensorflow_cluster() {
    # 根据hostname获取index
    TASK_INDEX=$(hostname | awk -F'-' '{print $NF}')
    SCRIPT_DIR=$( cd ${0%/*} && pwd -P )
    # grpc_tensorflow_server.py就是启动grpc server,内容略
    exec python ${SCRIPT_DIR}/grpc_tensorflow_server.py --cluster_spec=$CLUSTER_SPEC --job_name=$RESOURCE_NAME --task_id=$TASK_INDEX
}

...

case $RESOURCE_TYPE in
    "compute"     ) run_tensorflow_cluster ;;
    "tensorboard" ) run_tensorboard ;;
    "session"     ) run_tensorflow_session ;;
esac

6. client和tensorboard的容器则是分别启动jupyter和tensorboard，内容略

7. 通过以上方式可以ps/worker/client/tfboard可以使用一个镜像，通过RESOUCE_TYPE来区分启动方式

资源调度

kubernetes中的node节点包括如下几个场景

1、Node节点只有CPU；

2、Node节点既有CPU也有GPU；

3、部分Node节点运行其他服务，不想运行tensorflow

4、GPU Node节点的gpu型号不一致

5、部分Node节点只想给某个用户或者某个集群单独使用，不希望其他集群的服务调度

调度的整体方案：

1. 设置nodetype=tensorflow，tensorflow集群只会调度在nodetype=tensorflow的节点

2. 设置cputype，gputype，ps/client/tfboard调度的时候选择cputype，worker调度的时候则根据具体的选择，可以选择cpu或者gpu，gpu可以选择具体型号的gpu

3. 设置pooltype（shared/unshared）,节点是否是共享，如果是共享则所有集群的服务都可以调度到节点

4. 设置privatename，该标签只在unshared的情况下使用，如果是独占，则设置privatename=username或者taskname

[root@k8s-node1 example]# kubectl get node --label-columns=nodetype,cputype,gputype,pooltype
NAME        STATUS   ROLES         AGE   VERSION   NODETYPE     CPUTYPE                 GPUTYPE                      POOLTYPE
k8s-node1   Ready    master,node   9d    v1.13.4   tensorflow   intel-xeon-e5-2620-v4   nvidia-geforce-gtx-1080-ti   shared
k8s-node2   Ready    node          9d    v1.13.4   tensorflow   intel-xeon-e5-2620-v4   nvidia-geforce-gtx-1080-ti   shared

存在的问题

1. tensorflow的cpu和gpu镜像不同，但是只有worker需要gpu，因此无法使用同一个镜像，如果是gpu训练的话，则只有worker使用gpu镜像，其他服务还是使用cpu镜像

2. 分布式模式下，各个gprc server启动时会根据cluster_spec信息尝试连接其他的server，这个是有一个超时时间的，对于k8s中的statefulset资源在创建Pod的时候是按顺序启动的，也就是只有tf-dis-task-ps-0创建成功后再去创建tf-dis-task-ps-1/2/...，这个就会有个问题就是在ps/worker比较多的情况下（我们一个项目中有个集群有12个ps，20个worker），task-ps-0最开始创建后开始尝试连接其他server，但是需要很长时间task-ps-11才会创建，在task-ps-11创建成功之前，task-ps-0已经连接超时导致启动失败，该项目中解决方式是整体修改集群创建的方案，每个ps/worker都创建一个rc及一个service，也就是2个ps和3个worker的集群会创建5个副本数为1的rc，名称分别为task-ps-0,task-ps-1,task-worker-0,task-worker-1,task-worker-2，及5个对应同名称的svc，传入到容器中的CLUSTER_SPEC环境变量也直接是svc的名称，这样所有的ps/worker都可以并发创建，并且pod的重新调度也不会导致grpc url的改变

源码参考：https://github.com/Aaron-DH/tensorflow_on_k8s

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