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    Container Service for Kubernetes:Configure the Arena client

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    Container Service for Kubernetes:Configure the Arena client

    Dernière mise à jour :Aug 11, 2026

    Arena est une solution légère d'apprentissage automatique basée sur Kubernetes qui prend en charge l'intégralité du cycle de vie, de la préparation des données au développement, à l'entraînement et à la prédiction des modèles. Elle s'intègre profondément aux services Alibaba Cloud tels que le partage de GPU et CPFS. Cette rubrique explique comment configurer le client Arena.

    Prérequis

    Assurez-vous de disposer des ressources suivantes :

    • Un cluster ACK avec des nœuds accélérés par GPU (géré ou dédié).

    • Les nœuds du cluster ont accès à Internet.

    • Arena est installé via la suite AI cloud-native.

    Étape 1 : Connexion au cluster

    La méthode de connexion dépend du type de votre cluster.

    Clusters ACK gérés

    Les clusters ACK gérés ne disposent pas de nœuds maîtres. Installez Arena sur votre machine locale (par exemple, macOS) et connectez-vous via kubeconfig.

    Clusters ACK dédiés

    Connectez-vous à un nœud maître via SSH, puis exécutez directement les commandes Arena.

    Exécutez kubectl get nodes pour vérifier votre configuration kubeconfig.

    Étape 2 : Installation du client Arena

    Sélectionnez le package correspondant à votre système d'exploitation et à votre architecture.

    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

    Étape 3 : (Facultatif) Activation de la complétion automatique du shell

    Appuyez sur Tab pour compléter les commandes Arena partiellement saisies.

    Installation du package de complétion

    CentOS ou Linux

    sudo yum install bash-completion -y

    Debian ou Ubuntu

    sudo apt-get install bash-completion

    macOS

    brew install bash-completion@2

    Activation de la complétion automatique dans le profil de votre 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

    Étape 4 : Vérification de l'installation

    Confirmez qu'Arena fonctionne correctement.

    1. Vérifiez les ressources GPU disponibles dans le cluster :

      arena top node

      Sortie attendue :

      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. Soumettez une tâche d'entraînement de test :

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

      Sortie attendue :

      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. Listez toutes les tâches :

      arena list

      Sortie attendue :

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

    4. Vérifiez l'état de la tâche :

      arena get firstjob

      Sortie attendue :

      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. Consultez les journaux de la tâche :

      arena logs --tail=10 firstjob

      Sortie attendue :

      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

      La tâche s'est terminée avec succès.

    Étapes suivantes