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    Container Service for Kubernetes:Configure the Arena client

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    Container Service for Kubernetes:Configure the Arena client

    Última actualización: Sep 04, 2026

    Arena es una solución ligera de aprendizaje automático basada en Kubernetes que admite todo el ciclo de vida, desde la preparación de datos hasta el desarrollo, entrenamiento y predicción de modelos. Se integra profundamente con servicios de Alibaba Cloud como GPU sharing y CPFS. Este tema explica cómo configurar el cliente Arena.

    Requisitos previos

    Asegúrese de contar con los siguientes recursos:

    Paso 1: Conectarse al clúster

    El método de conexión depende del tipo de clúster.

    ACK managed clusters

    Los clústeres administrados de ACK no tienen nodos maestros. Instale Arena en su computadora local (por ejemplo, macOS) y connect via kubeconfig.

    ACK dedicated clusters

    Log in to a master node via SSH y ejecute los comandos de Arena directamente.

    Ejecute kubectl get nodes para comprobar su kubeconfig.

    Paso 2: Instalar el cliente Arena

    Seleccione el paquete correspondiente a su sistema operativo y arquitectura.

    Linux/amd64

    # Download the Arena installation package.
wget https://aliacs-k8s-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/arena/arena-installer-0.12.0-linux-amd64.tar.gz

# Extract the package.
tar -zxvf arena-installer-0.12.0-linux-amd64.tar.gz

# Install Arena.
cd arena-installer-0.12.0-linux-amd64
bash install.sh --only-binary

    Linux/arm64

    # Download the Arena installation package.
wget https://aliacs-k8s-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/arena/arena-installer-0.12.0-linux-arm64.tar.gz

# Extract the package.
tar -zxvf arena-installer-0.12.0-linux-arm64.tar.gz

# Install Arena.
cd arena-installer-0.12.0-linux-arm64
bash install.sh --only-binary

    macOS/amd64

    # Download the Arena installation package.
wget https://aliacs-k8s-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/arena/arena-installer-0.12.0-darwin-amd64.tar.gz

# Extract the package.
tar -zxvf arena-installer-0.12.0-darwin-amd64.tar.gz

# Install Arena.
cd arena-installer-0.12.0-darwin-amd64
bash install.sh --only-binary

    macOS/arm64

    # Download the Arena installation package.
wget https://aliacs-k8s-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/arena/arena-installer-0.12.0-darwin-arm64.tar.gz

# Extract the package.
tar -zxvf arena-installer-0.12.0-darwin-arm64.tar.gz

# Install Arena.
cd arena-installer-0.12.0-darwin-arm64
bash install.sh --only-binary

    Paso 3: (Opcional) Habilitar el autocompletado de shell

    Presione Tab para completar los comandos de Arena escritos parcialmente.

    Instalar el paquete de completado

    CentOS or Linux

    sudo yum install bash-completion -y

    Debian or Ubuntu

    sudo apt-get install bash-completion

    macOS

    brew install bash-completion@2

    Habilitar el autocompletado en el perfil de shell

    bash (Linux)

    echo "source <(arena completion bash)" >> ~/.bashrc
chmod u+x ~/.bashrc

    bash (macOS)

    echo "source $(brew --prefix)/etc/profile.d/bash_completion.sh" >> ~/.bashrc

    Paso 4: Comprobar la instalación

    Confirme que Arena funciona correctamente.

    1. Consulte los recursos de GPU disponibles en el clúster:

      arena top node

      Salida esperada:

      NAME                        IPADDRESS      ROLE    STATUS  GPU(Total)  GPU(Allocated)
cn-huhehaote.192.168.X.XXX  192.168.0.117  <none>  ready   8           0
cn-huhehaote.192.168.X.XXX  192.168.0.118  <none>  ready   8           0
cn-huhehaote.192.168.X.XXX  192.168.0.119  <none>  ready   8           0
cn-huhehaote.192.169.X.XXX  192.168.0.120  <none>  ready   8           0
-----------------------------------------------------------------------------------------
Allocated/Total GPUs In Cluster:
0/32 (0%)

    2. Envíe un trabajo de entrenamiento de prueba:

      arena submit tf \
      --name=firstjob \
      --gpus=1 \
      --image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/tensorflow-samples/tf-mnist-standalone:gpu \
      "python /app/main.py"

      Salida esperada:

      configmap/firstjob-tfjob created
configmap/firstjob-tfjob labeled
tfjob.kubeflow.org/firstjob created
INFO[0001] The Job firstjob has been submitted successfully
INFO[0001] You can run `arena get firstjob --type tfjob` to check the job status

    3. Liste todos los trabajos:

      arena list

      Salida esperada:

      NAME      STATUS   TRAINER  AGE  NODE
firstjob  RUNNING  TFJOB    5s   192.168.X.XXX

    4. Compruebe el estado del trabajo:

      arena get firstjob

      Salida esperada:

      STATUS: SUCCEEDED
NAMESPACE: default
PRIORITY: N/A
TRAINING DURATION: 52s
NAME      STATUS     TRAINER  AGE  INSTANCE          NODE
firstjob  SUCCEEDED  TFJOB    14m  firstjob-chief-0  192.168.X.XXX

    5. Consulte los registros del trabajo:

      arena logs --tail=10 firstjob

      Salida esperada:

      Accuracy at step 910: 0.9694
Accuracy at step 920: 0.9687
Accuracy at step 930: 0.9676
Accuracy at step 940: 0.9678
Accuracy at step 950: 0.9704
Accuracy at step 960: 0.9692
Accuracy at step 970: 0.9721
Accuracy at step 980: 0.9696
Accuracy at step 990: 0.9675
Adding run metadata for 999

      El trabajo se completó correctamente.

    Siguientes pasos