k8s+tensorflow

最新推荐文章于 2022-04-14 16:26:57 发布
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分类专栏： 使用工具
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【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）
Eros1on的博客
08-02 1339
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
K8S+GPU+docker19.03搭建手册
fulin9452的博客
03-20 3878
注意：本文安装master地址为192.168.1.9，请根据个人情况更改！！！ ​ 本篇为安装随笔记录，详细说明后续更新 一、 基本安装 1、apt-get install openssh-server 2、改主机名 hostnamectl set-hostname slaver02 vim /etc/cloud/cloud.cfg # This will cause ...
k8s tensorflow
weixin_30415801的博客
03-21 482
Online learning github source Kubeflow实战系列 Prepare 了解ksonnet 初探Google之Kubeflow （采用的是0.8.0）install dep install ksKubeflow 安利：在 Kubernetes 上进行机器学习ksonnet功能类似helm kubernetes应用的包管理工具。 可以对比存裸部署sparkKub...
TensorFlow的分布式训练和K8S
chenxy02的博客
04-14 2432
原文地址：炼丹师的工程修养之四： TensorFlow的分布式训练和K8S - 知乎 1、分布式训练的基本原理 无论是TensorFlow还是其他的几种机器学习框架，分布式训练的基本原理是相同的。大致可以从以下五个不同的角度来分类。 并行模式 架构模式 同步范式 物理架构 通信技术 1.1 并行模式 通俗的讲，分布式计算就是通过分布式的多台机器，把原来的巨大的，复杂的问题拆成多个小的、简单的问题来解决。对于机器学习的训练任务，原来的“大”问题主要表现在两个方面。一是模型太大，我们需要把模..
Python-用于TensorFlow作业的K8s自定义资源和操作员
08-11
用于TensorFlow作业的K8s自定义资源和操作员
k8s+tensorflow+keras+jupyter部署
qq_33553493的博客
11-05 1183
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40008349/article/details/81135847 一、使用docker命令拉取tensorFlow镜像 docker pull tensorflow/tensorflow:latest 二、使用docker run 命令 创建容器运行新下载的tensorflow镜像 docker run -it tensor...
1-3+TensorFlow技术发展与落地实践.pdf
03-18
此外，TensorFlow引入了分布式系统支持，利用Kubernetes（k8s）进行集群管理，极大地扩展了其部署范围。更重要的是，TensorFlow提供了多种编程语言接口，如Python、C++、Java和Go，使得不同背景的开发者都能方便地...
利用开源项目 Kubernetes +TensorFlow 构建一个在深度学习平台上利用识别数字算法进行数据训练和测试.zip
01-14
Kubernetes（简称K8s）是Google开源的一个容器编排系统，它允许用户管理和部署容器化应用，而TensorFlow则是Google开发的一款强大的开源机器学习框架，特别适合于深度学习任务。 在深度学习领域，数字识别是常见的...
k8s支持TensorFlow.xmind
06-10
k8s集群支持TensorFlow调用GPU的配置过程和验证说明
深度学习：基于K8S的分布式Tensorflow系统
weixin_33836874的博客
05-18 1056
内容来源：2017年6月10日，才云 （Caicloud ）高级软件工程师岑鹏浩在“Kubernetes Meetup 中国 2017【南京站】”进行《基于Kubernetes的分布式Tensorflow系统》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。阅读字数：3718 | 9分钟阅读嘉宾演讲视频及PPT回顾：t.cn/RnVeXX1摘...
tensorflow-k8s-azure：在Azure上使用Kubernetes和Kubeflow大规模培训TensorFlow模型
01-29
:warning_selector: 该存储库已弃用！ 转到 :warning_selector: 在Azure上使用Kubernetes大规模培训TensorFlow模型 先决条件 具有有效的Microsoft Azure订阅，允许创建ACS群集 已客户端： Azure-cli（2.0）： 安装了Git cli： 已 ： 已 ： （注：在Windows上，您可以使用7Zip之类的工具提取tar文件。 在某个地方克隆该存储库，以便您可以轻松访问不同的源文件： git clone https://github.com/wbuchwalter/tensorflow-k8s-azure 内容摘要 模组 描述 0 本研讨会简介。 动机和目标。 1个 Docker和容器101。 2 Kubernetes重要概念概述。 3 头盔介绍 4 如何在Kubernetes中使用GPU。 5 如何使用tensorflow/k8s和TFJob部署简单的TensorFlow培训。 6 与TFJob一起TFJob 7 使用Helm进行大量训练，以测试不同的假设，进行监视和比较。
如何在K8S上玩转TensorFlow ？
HULK一线技术杂谈
09-14 6239
女主宣言 该文章出自于ADDOPS团队，是关于如何在K8S上玩转tensorflow的主题，该文章深入浅出的给我们介绍了当前tensorflow的现状和架构特点等，然后介绍了让tensorflow如何基于k8s快速落地，让大家都能简单的上手tensorflow，整体文章脉络清晰，内容适度，所以希望能给大家带来启发。 PS：丰富的一线技术、多元化的表现形式，尽在“HULK一线技术杂谈”，点关注哦
TensorFlow on Kubernetes性能瓶颈定位
weixin_34009794的博客
11-24 159
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
openpai的tensorflow利用k8s分布式训练之FrameworkController
Tilyp的博客
12-27 1582
简述： openpai在基于YARN的任务调度工具FrameworkLaucher之后又添加了基于K8S的任务调度工具FrameworkController，感觉和kubeflow的TFJob类似，我们先来试试FrameworkController这工具如何单独使用， 环境： k8s: 1.15.1 docker: 18.09.5 ...
从零开始入门 K8s | GPU 管理和 Device Plugin 工作机制
阿里巴巴云原生的博客
01-14 2352
作者 |车漾 阿里巴巴高级技术专家 本文整理自《CNCF x Alibaba 云原生技术公开课》第 20讲。关注“阿里巴巴云原生”公众号，回复关键词“入门”，即可下载从零入门 K8s 系列文章 PPT。 导读：2016 年，随着 AlphaGo 的走红和 TensorFlow 项目的异军突起，一场名为 AI 的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界，所谓AI 革命从此拉开了帷幕。该热潮的背后...
Kubernetes-在Kubernetes中部署Tensorflow集群
iov_aaron的专栏
06-04 2623
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...
Kubernetes和TensorFlow集群搭建
diyujun6099的博客
01-22 419
原创 未名小宇宙 2018-01-20 22:48:35 @引用自今日头条莫问出处 莫问归途本文演示在Kubernetes集群上搭建TensorFlow集群。集群如下：（请不要问node1哪去了，因为TA罢工了）一、安装Docker安装：yum install docker启动：systemctl enable dockersystemctl start docker验证：二、安装ET...
如何落地TensorFlow on Kubernetes？
Go中国
12-13 3501
2017年10月21日，CNCF Meetup——Kubernetes架构师实践日活动于深圳成功举办，本次活动由七牛云和K8S技术社区联合主办，特邀vivo、平安科技共同参与，会议以 Kubernetes 技术落地过程中遇到的坑及其解决方案为主题，来自EasyStack、平安科技、vivo、七牛云的技术大咖进行了干货分享并传输实际技术和应用经验，吸引深圳地区250+技术爱好者火爆现场参与！会上，v
K8s简介
年轻即出发，
10-25 6737
基本概念： POD: Pod是kubernetes的最小操作单元，一个Pod可以由一个或多个容器组成; 同一个Pod只能运行在同一个主机上，共享相同的volumes、network、namespace。 ReplicationController(RC): RC用来管理Pod，一个RC可以由一个或多个Pod组成，在RC被创建后， 系统会根据定义好的副本数来创建Pod数量。 在运行过程...
K8s深度学习
最新发布
03-15
<think>好的，用户让我介绍一下K8s深度学习，也就是Kubernetes在深度学习中的应用。首先，我需要回忆一下用户之前的对话历史，看看他们之前问过什么。之前他们询问了Jenkins的学习路径，可能对DevOps和持续集成有一定的了解，现在转向Kubernetes和深度学习的结合，可能是想了解如何利用Kubernetes来管理深度学习的工作负载。 接下来，我要确定用户的需求是什么。他们可能想知道Kubernetes在深度学习中的具体应用场景、优势，以及如何配置和管理深度学习任务。此外，用户可能对资源调度、分布式训练、GPU支持等方面感兴趣，因为这些是深度学习在Kubernetes上的关键点。 首先，我需要介绍Kubernetes的基本概念，但用户可能已经有一定的了解，所以可以简要带过，重点放在与深度学习的结合上。然后要分几个部分来展开：为什么用K8s做深度学习、核心功能、架构设计、部署流程、工具生态、挑战与解决方案，以及学习路径。 需要考虑用户可能的背景。他们可能是有一定技术基础的用户，比如开发者或DevOps工程师，想要将深度学习模型部署到生产环境中，或者管理大规模的训练任务。因此，内容需要详细但不过于基础，强调实际应用和最佳实践。 在组织内容时，要结构清晰，逐步深入。例如，先讲为什么选择K8s，然后核心功能，架构设计，部署流程，工具链，挑战，最后学习路径。每个部分需要用例子和具体的技术细节来支撑，比如使用Kubeflow进行流水线管理，GPU资源调度配置等。 还要注意用户可能遇到的常见问题，比如GPU资源不足时的自动扩缩容，如何监控资源使用情况，分布式训练的通信优化等，这些都需要在挑战与解决方案部分提到。 需要检查技术术语的准确性，比如Operator的概念，Kubeflow的组件，GPU插件的配置等，确保信息正确。同时，提供代码示例或配置片段，比如定义Pod资源限制的部分，这样用户可以直接参考应用。 最后，学习路径部分要给出逐步学习的建议，从基础到高级，包括官方文档、实践项目、社区资源等，帮助用户系统地掌握相关知识。同时，提醒用户关注社区动态，因为K8s和深度学习领域都在快速发展，保持更新很重要。 总结来说，回答需要覆盖K8s在深度学习中的关键应用，结合用户可能的技术背景，提供结构化的信息，实际案例，解决方案，以及学习资源，满足用户从入门到实践的需求。</think>### **Kubernetes（K8s）与深度学习结合指南** --- #### **1. 为什么选择 Kubernetes 进行深度学习？** - **核心优势**： - **弹性资源调度**：动态分配 GPU、CPU、内存等资源，应对计算密集型任务。 - **分布式训练支持**：天然适配多节点并行训练（如 TensorFlow/PyTorch 分布式训练）。 - **大规模实验管理**：统一管理模型训练、超参优化、推理服务等全生命周期。 - **成本控制**：通过自动扩缩容（HPA）避免资源闲置。 - **典型场景**： - 分布式模型训练（单机多卡/多机多卡）。 - 超参数搜索（Hyperparameter Tuning）。 - 模型推理服务（高可用、自动扩缩容）。 - 多租户资源共享（隔离团队或用户的计算环境）。 --- #### **2. Kubernetes 对深度学习的核心支持** | **功能** | **说明** | |------------------------|-------------------------------------------------------------------------| | **GPU 资源调度** | 通过 `nvidia-device-plugin` 插件暴露 GPU 资源，支持按需分配。 | | **分布式训练框架集成** | 原生支持 TensorFlow/PyTorch 的分布式通信（如 `AllReduce`）。 | | **任务队列管理** | 使用 `Job` 或 `CronJob` 定义训练任务，支持重试、超时控制。 | | **存储卷管理** | 持久化存储训练数据与模型（如 NFS、Ceph、云存储）。 | | **服务发现与负载均衡** | 通过 `Service` 和 `Ingress` 暴露推理服务，支持灰度发布和流量管理。 | --- #### **3. Kubernetes 深度学习架构设计** 1. **资源层**： - **GPU 虚拟化**：使用 NVIDIA GPU Operator 或 vGPU 技术（如 MIG）实现细粒度资源分割。 - **存储方案**： - 数据集：挂载高性能分布式存储（如 CephFS、Amazon EFS）。 - 中间结果：使用临时卷（`emptyDir`）。 - 模型持久化：对接对象存储（如 MinIO、S3）。 2. **任务调度层**： - **优先级与抢占**：通过 `PriorityClass` 确保高优先级任务优先获取资源。 - **自动扩缩容**：基于资源指标（GPU 利用率）触发扩缩容（需结合 Prometheus + KEDA）。 3. **训练与推理层**： - **分布式训练框架**： - **PyTorch**：使用 `torch.distributed` 和 `torch-elastic` 实现容错训练。 - **TensorFlow**：通过 `TF_CONFIG` 配置多 Worker 节点。 - **推理服务优化**： - 模型压缩（如 TensorRT）。 - 批处理（Batching）与缓存（Redis）。 --- #### **4. 深度学习任务部署流程** 1. **定义 Pod 资源需求**： ```yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pytorch-training spec: containers: - name: trainer image: pytorch/pytorch:latest resources: limits: nvidia.com/gpu: 2 # 申请 2 块 GPU memory: 32Gi ``` 2. **分布式训练示例（PyTorch）**： - 使用 `Job` 启动多个 Worker： ```yaml apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: pytorch-ddp-job spec: parallelism: 4 # 启动 4 个 Pod template: spec: containers: - name: worker image: pytorch-ddp-image command: ["python", "train.py"] env: - name: MASTER_ADDR value: "pytorch-ddp-job" # Headless Service 名称 ``` 3. **推理服务部署**： - 使用 `Deployment` 和 `Service`： ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: model-inference spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: model-inference template: spec: containers: - name: infer image: model-inference:v1 ports: - containerPort: 8080 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: model-service spec: selector: app: model-inference ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 8080 type: LoadBalancer ``` --- #### **5. 深度学习工具链与生态** | **工具** | **用途** | |-------------------|-------------------------------------------------------------------------| | **Kubeflow** | 提供完整 ML 流水线（Pipeline）、超参优化（Katib）、模型服务（KFServing）。| | **NVIDIA GPU Operator** | 自动化部署 GPU 驱动、容器运行时、监控工具。 | | **Prometheus + Grafana** | 监控 GPU 利用率、训练任务状态。 | | **Seldon Core** | 将模型封装为微服务，支持 A/B 测试和模型解释。 | | **MLflow** | 实验追踪、模型版本管理，与 Kubernetes 集成部署。 | --- #### **6. 挑战与解决方案** 1. **GPU 资源争抢**： - **方案**： - 使用 `ResourceQuota` 限制命名空间资源总量。 - 基于时间片的共享调度（如 NVIDIA MPS）。 2. **分布式训练通信延迟**： - **方案**： - 选择高性能网络插件（如 Calico + RDMA）。 - 优化数据加载（预处理后缓存至内存）。 3. **模型版本与回滚**： - **方案**： - 使用 `Helm Chart` 管理推理服务版本。 - 通过 GitOps（如 Argo CD）实现声明式部署。 --- #### **7. 学习路径建议** 1. **基础阶段**： - 掌握 Kubernetes 核心概念（Pod/Deployment/Service/Volume）。 - 学习 GPU 资源调度（NVIDIA Device Plugin 配置）。 2. **实战阶段**： - 部署分布式 PyTorch 训练任务（参考 [Kubeflow Training Operator](https://www.kubeflow.org/docs/components/training/)）。 - 使用 KFServing 部署推理服务（支持 Canary 发布和自动扩缩容）。 3. **进阶阶段**： - 优化 GPU 利用率（监控与调度策略调优）。 - 设计多租户深度学习平台（结合 Namespace 和 RBAC）。 4. **工具链集成**： - 结合 MLflow 追踪实验，使用 Airflow 或 Argo 编排流水线。 --- #### **8. 典型应用案例** - **自动驾驶模型训练**： - 场景：跨地域多节点训练 PB 级数据集。 - K8s 方案： - 使用 `Volcano` 调度器优化批量任务。 - 通过 `Fluid` 加速分布式存储数据访问。 - **在线推荐系统**： - 场景：实时推理服务需低延迟、高吞吐。 - K8s 方案： - 部署 `InferenceService`（KFServing）自动扩缩容。 - 使用 `Knative` 实现 Serverless 弹性伸缩。 --- ### **总结** Kubernetes 为深度学习提供了**弹性基础设施**和**自动化运维能力**，核心价值在于统一管理训练与推理任务，最大化硬件利用率。学习重点应围绕 GPU 资源调度、分布式训练框架集成、推理服务优化展开。通过 Kubeflow 等工具链，可快速构建端到端的机器学习平台。
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