ack-arena est la distribution ACK d'Arena, un outil en ligne de commande destiné à gérer le cycle de vie des tâches d'IA sur Kubernetes. Il prend en charge TensorFlow, PyTorch, Horovod, Spark, JupyterLab, TF-Serving et Triton Inference Server, et propose des SDK pour Golang, Java et Python.
Intégré à la suite d'IA cloud-native, ack-arena abstrait l'intégralité du pipeline de production d'IA, de la préparation des données et du développement des modèles jusqu'à l'entraînement, l'évaluation, l'inférence et les opérations en ligne. Vous pouvez ainsi soumettre et exécuter des tâches d'IA sans avoir à gérer l'infrastructure sous-jacente.
Notes d'utilisation
Installez ack-arena uniquement sur les clusters ACK Pro, ACK Serverless Pro et ACK Edge Pro exécutant Kubernetes 1.18 ou une version ultérieure. Procédez à l'installation directement depuis la console Container Service for Kubernetes (ACK). Pour obtenir les instructions de configuration, consultez Configurer le client Arena.
Notes de version
Mars 2025
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.14.2 | registry-cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.14.2-aliyun-d497232 |
2025-03-10 | Aucun impact sur les charges de travail |
Corrections de bugs
Conteneur d'initialisation du pod worker PyTorchJob : les demandes (requests) et les limites (limits) sont désormais définies avec la même valeur.
Février 2025
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.14.1 | registry-cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.14.1-aliyun-19abf19 |
2025-02-24 | Aucun impact sur les charges de travail |
Corrections de bugs
Correction d'un problème empêchant les devices de prendre en charge les quantités de ressources Kubernetes.
Correction d'un problème lié à l'absence de prise en charge de la limite de tentatives (backoff limit) par PyTorchJob.
Correction d'un problème pour lequel
NVIDIA_VISIBLE_DEVICESn'était pas défini lorsque le partage GPU était activé.
Janvier 2025
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.13.1 | registry-cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.13.1-aliyun-ce9c5f3 |
2025-01-13 | Aucun impact sur les charges de travail |
Nouvelles fonctionnalités
Ajout de la prise en charge de Linux/arm64 pour tf-operator, pytorch-operator, cron-operator et et-operator.
Décembre 2024
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.13.0 | registry-cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.13.0-aliyun-f098f1a |
2024-12-23 | Aucun impact sur les charges de travail |
Nouvelles fonctionnalités
PyTorchJob prend désormais en charge torchrun.
Améliorations
La consultation des informations PyTorchJob ne déclenche plus les opérations de liste des tâches ni celles liées à StatefulSet, ce qui réduit la surcharge API.
Novembre 2024
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.12.1 | registry-cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.12.1-aliyun.0 |
2024-11-25 | Aucun impact sur les charges de travail |
| 0.12.0 | registry-cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.12.0-aliyun.0 |
2024-11-11 | Aucun impact sur les charges de travail |
Nouvelles fonctionnalités (0.12.0)
Prise en charge de la soumission de RayJob.
Prise en charge de la soumission de tâches d'inférence distribuée.
Nouvelles fonctionnalités (0.12.1)
Les tâches d'entraînement MPIJob prennent désormais en charge les devices de type common.
Corrections de bugs (0.12.1)
Correction de problèmes liés à la politique de suppression des pods (clean pod policy) dans tf-operator.
Correction d'un problème d'affichage survenant lorsque les tâches d'entraînement élastique utilisaient un répertoire de journalisation local.
Correction d'un problème empêchant cron-operator de nettoyer les tâches terminées.
Octobre 2024
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.10.1 | registry-cn-hangzhou.ack.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.10.1-aliyun.0 |
2024-10-14 | Aucun impact sur les charges de travail |
Nouvelles fonctionnalités
Prise en charge de plusieurs types de devices.
TFJob prend désormais en charge
successPolicy.
Corrections de bugs
Correction d'un problème provoquant l'échec de la soumission de SparkApplication.
Avril 2024
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.9.14 | registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.9.14-adb43b8 |
2024-04-11 | Aucun impact sur les charges de travail |
Nouvelles fonctionnalités
Prise en charge de la gestion des modèles.
Mars 2024
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.9.13 | registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.9.13-5ac396c |
2024-03-18 | Aucun impact sur les charges de travail |
Nouvelles fonctionnalités
Ajout du paramètre
backendaux services d'inférence Triton.Mise à jour possible du répertoire monté d'un service d'inférence KServe.
Février 2024
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.9.12 | registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.9.12-a707f81 |
2024-02-04 | Aucun impact sur les charges de travail |
Améliorations
Mise à jour de l'image de base de Triton Inference Server.
Amélioration de la compatibilité des définitions de ressources personnalisées (CRD) de training-operator.
Novembre 2023
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.9.11 | registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.9.11-ce87d10 |
2023-11-17 | Aucun impact sur les charges de travail |
Nouvelles fonctionnalités
Prise en charge du déploiement de services d'inférence KServe.
Configuration possible de
livenessProbeetreadinessProbepour les services d'inférence.
Août 2023
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.9.10 | registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.9.10-4b5c18c |
2023-08-02 | Aucun impact sur les charges de travail |
Nouvelles fonctionnalités
Création d'un secret SSH lors de la soumission d'une tâche d'entraînement élastique ou DeepSpeed.
Améliorations
Suppression par défaut des permissions associées au secret et-operator ; accordez-les manuellement si nécessaire.
Juin 2023
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.9.9 | registry.cn-beijing.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.9.9-ce4a78d |
2023-06-29 | Aucun impact sur les charges de travail |
Nouvelles fonctionnalités
Prise en charge de la soumission de tâches d'entraînement distribué DeepSpeed.
Configuration possible de
imagePullPolicy.
Mai 2023
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.9.8 | registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.9.7-d51fe2e |
2023-05-23 | Aucun impact sur les charges de travail |
Nouvelles fonctionnalités
Les SDK permettent désormais de spécifier une durée de conservation pour les tâches terminées.
Améliorations
Restriction des permissions RBAC (Role-Based Access Control).
Avril 2023
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.9.7 | registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.9.7-d51fe2e |
2023-04-11 | Aucun impact sur les charges de travail |
| 0.9.6 | registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.9.6-b3c2c7f |
2023-04-04 | Aucun impact sur les charges de travail |
Nouvelles fonctionnalités (0.9.7)
Spécification possible de l'heure de fin des tâches planifiées.
Nouvelles fonctionnalités (0.9.6)
Définition possible du paramètre
ownerreferencelors de la soumission de tâches d'entraînement TensorFlow ou PyTorch.
Améliorations (0.9.6)
Mise à jour de l'image et-operator.
Mars 2023
| Version | Image | Date de publication | Impact |
|---|---|---|---|
| 0.9.5 | registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/arena-deploy-manager:0.9.5-c3948e2 |
2023-03-16 | Aucun impact sur les charges de travail |
Nouvelles fonctionnalités
Configuration possible de
running-timeout,starting-timeoutetttl-after-finishedpour les tâches d'entraînement TensorFlow.Configuration possible de
running-timeoutetttl-after-finishedpour les tâches d'entraînement PyTorch.Prise en charge des charts jobsupervisor.
Améliorations
Mise à jour du SDK pour Java vers la version 1.0.4.
Mise à jour des images pour tf-operator, pytorch-operator et et-operator.
Corrections de bugs
Correction d'une incohérence dans le formatage des labels des pods gang.