輕鬆擴充套件機器學習能力：如何在Rancher上安裝Kubeflow

RancherLabs發表於2020-05-20
套件機器學習

隨著機器學習領域不斷髮展，對於處理機器學習的團隊來說，在1臺機器上訓練1個模型已經有些難以為繼，並且現在業界的共識是機器學習已經不僅僅是簡單的模型訓練。

在模型訓練之前、過程中和之後，需要進行許多活動，對於要生成自己的ML模型的團隊來說尤其如此。下圖常常被引用來說明此類情況：

對於許多團隊來說，將機器學習的模型從研究環境應用到生產環境這一過程困難重重，揹負很大的壓力。糟糕的是，市面上處理每類問題的工具都數量驚人，而這些海量工具都有望解決你所有的機器學習難題。

但是整個團隊學習新工具通常很耗時，並且將這些工具整合到你當前的工作流程中也並不容易。這時，或許可以考慮Kubeflow，這是為需要建立機器學習流水線的團隊而打造的一個機器學習平臺，它包括許多其他工具，可以用於服務模型和調整超引數。Kubeflow嘗試做的是將同類最好用的ML工具整合在一起，並將它們整合到一個平臺中。


來源：https://www.kubeflow.org/docs/started/kubeflow-overview/

顧名思義，Kubeflow應該部署在Kubernetes上，既然你是通過Rancher的平臺閱讀到這篇文章，那麼你大概率已經在某個地方部署了Kubernetes叢集。

值得注意的是，Kubeflow中的“flow”並不是表示Tensorflow。Kubeflow也能夠與PyTorch一起使用，甚至可以與任何ML框架一起使用（不過支援得最好的框架還是Tensorflow和PyTorch）。

在本文中，我將向你展示如何儘可能簡單地安裝Kubeflow。如果在你的叢集上已經有GPU設定，則過程將更為簡單。如果尚未設定，那麼你需要執行一些額外的設定步驟，因為許多機器學習需要執行在NVIDIA GPU上。

在Kubeflow上設定GPU支援

假設你已經安裝了Docker 19.x。

1、 安裝NVIDIA 容器執行時

在所有帶有GPU的節點上：

% distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
% curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
% curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
% sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
% sudo apt-get install nvidia-container-runtime

現在，修改Docker守護程式（Daemon）執行時欄位：

% sudo vim /etc/docker/daemon.json

貼上以下內容：

{
  "default-runtime": "nvidia",
  "runtimes": {
    "nvidia": {
      "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
      "runtimeArgs": []
    }
  }
}

現在重啟Docker守護程式：

% sudo systemctl restart docker

2、 安裝NVIDIA裝置外掛

在master節點上，建立NVIDIA裝置外掛：

% kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/1.0.0-beta/nvidia-device-plugin.yml

接下來，正式開始安裝Kubeflow。

安裝Kubeflow

注意：在撰寫本文時，Kubeflow的最新版本是1.0。它與Kubernetes 1.14和1.15版本相容。

Step0：設定動態Volume配置

在我們安裝Kubeflow之前，我們需要設定動態配置。

一種方法是使用Rancher的local-path-provisioner，其中使用了基於hostPath的節點持久卷。設定非常簡單：將其指向節點上的路徑並部署YAML檔案。缺點是無法控制volume容量限制。

另一種方法是使用網路檔案系統（NFS），我將在下文展示具體步驟。

在Master節點上設定網路檔案系統

假設你將大部分資料儲存在本地，那麼你需要設定NFS。在這裡，我假設 NFS server位於master節點10.64.1.163上。

首先，為NFS安裝依賴項：

% sudo apt install -y nfs-common nfs-kernel-server

然後，建立一個根目錄：

% sudo mkdir /nfsroot

將以下條目新增到/etc/exports：

/full/path/to/nfsroot 10.64.0.0/16(rw,no_root_squash,no_subtree_check)

請注意，10.64.0.0是節點的CIDR，而不是Kubernetes Pod CIDR。

接下來，通過以下命令將共享目錄匯出為sudo：

% sudo exportfs -a

最後，要使所有配置生效，請按如下所示重新啟動NFS核心伺服器：

% sudo systemctl restart nfs-kernel-server

另外，確保nfs-kernel-server在伺服器（重新）啟動時啟動：

% sudo update-rc.d nfs-kernel-server enable

在worker節點上設定NFS

為NFS安裝依賴項：

% sudo apt install -y nfs-common

安裝NFS Client Provisioner

現在，我們可以安裝NFS Client Provisioner——並且終於可以向你們安利我最愛的Rancher功能之一：應用商店！

預設情況下，Rancher自帶了許多已經經過測試的應用程式。此外，我們還可以自行新增整個Helm Chart到應用商店裡。

點選Apps，然後點選【Manage Catalogs】

然後選擇【Add Catalog】：

填寫以下值：

點選【Create】，回到【Apps】頁面。稍微等待一會兒，你將看到helm部分有了許多應用程式。你可以點選【Refresh】來檢視程式：

現在，在搜尋框內輸入nfs，然後你將看到2個條目：

其中一個正是我們要找的：nfs-client-provisioner。點選它，然後你將看到：

這是可用於nfs-client-provisioner的chart的所有選項，你將需要使用它們來填寫以下內容：

填寫完畢後，你可以點選【Launch】按鈕。等待一會兒，讓Kubernetes下載Docker映象，並將一切設定完畢。所有操作都完成後，你將看到以下頁面：

我真的太喜歡應用商店這個功能了，它是我最喜歡的功能之一，因為它的存在，使得在叢集上安裝和監控應用程式變得簡單和方便。

Step1：下載並安裝kfctl

這是Kubeflow的控制工具，與kubectl類似。你可以從Kubeflow的release頁面下載它。

然後，解壓檔案並將二進位制檔案放入你的$PATH中。

Step2：安裝Kubeflow

首先，指定一個資料夾儲存所有的Kubeflow YAML檔案。

$ export KFAPP=~/kfapp

下載kfctl配置檔案：

wget https://raw.githubusercontent.com/kubeflow/manifests/v1.0-branch/kfdef/kfctl_k8s_istio.v1.0.2.yaml

請注意：如果你已經安裝了Istio，則需要編輯kfctl_k8s_istio.v1.0.2.yaml並刪除istio-crds和istio-install應用程式條目。

然後，匯出CONFIG_URI：

$ export CONFIG_URI="/path/to/kfctl_k8s_istio.v1.0.2.yaml"

接下來，你需要指定一堆環境變數，這些環境變數將指示Kubeflow配置檔案下載到的位置：

export KF_NAME=kubeflow-deployment
export BASE_DIR=/opt
export KF_DIR=${BASE_DIR}/${KF_NAME}

安裝Kubeflow：

% mkdir -p ${KF_DIR}
% cd ${KF_DIR}
% kfctl apply -V -f ${CONFIG_URI}

你需要一些時間等待一切都設定完畢。

訪問Kubeflow UI

要訪問UI，我們需要知道Web UI所在的埠：

% kubectl -n istio-system get svc istio-ingressgateway

返回以下內容：

NAME                   TYPE       CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)                                                                                                                                      AGE
istio-ingressgateway   NodePort   10.43.197.63   <none>        15020:30585/TCP,**80:31380/TCP**,443:31390/TCP,31400:31400/TCP,15029:32613/TCP,15030:32445/TCP,15031:30765/TCP,15032:32496/TCP,15443:30576/TCP   61m

在本例中，它是80:31380，這意味著你可以通過http://localhost:31380 訪問Kubeflow UI：

如果你成功地看到了這個頁面，那麼恭喜你，你已經成功設定Kubeflow?

結 論

在本文中，我們首先探討了為什麼需要諸如Kubeflow這類工具——以控制機器學習本身的複雜性。接下來，我們按照步驟為叢集進行機器學習工作做好了準備，尤其需要確保該叢集可以利用可用的NVIDIA GPU。

在設定NFS時，我們探索了Rancher的應用商店，並將Helm Chart新增到應用商店中。它為我們提供了在Kubernetes叢集上可以安裝的所有Kubernetes應用程式。最後，我們完成了在叢集上安裝Kubeflow的步驟。

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