All Products
Search

This Product

    Container Service for Kubernetes:Konfigurasikan client Arena

    Document Center

    Container Service for Kubernetes:Konfigurasikan client Arena

    Last Updated:Mar 26, 2026

    Arena adalah CLI ringan untuk mengelola tugas machine learning di Kubernetes. Arena mencakup seluruh alur kerja ML—mulai dari persiapan data, pengembangan model, pelatihan, hingga prediksi—sehingga meningkatkan efisiensi kerja ilmuwan data. Arena berjalan di atas framework deep learning yang dioptimalkan oleh Alibaba Cloud dan terintegrasi dengan layanan Alibaba Cloud untuk memaksimalkan kinerja serta pemanfaatan resource komputasi heterogen melalui fitur GPU sharing dan dukungan Cloud Paralleled File System (CPFS).

    Prasyarat

    Sebelum memulai, pastikan Anda telah memiliki:

    Langkah 1: Hubungkan ke kluster

    Metode koneksi bergantung pada jenis kluster Anda.

    ACK managed clusters

    Kluster ACK yang dikelola tidak memiliki node master. Instal client Arena di mesin lokal Anda (misalnya, komputer macOS) dan hubungkan melalui kubeconfig. Lihat Hubungkan ke kluster menggunakan kubectl.

    ACK dedicated clusters

    Gunakan SSH untuk masuk ke node master, lalu jalankan perintah Arena langsung di node tersebut. Lihat Gunakan SSH untuk menghubungkan ke node master kluster khusus ACK.

    Jalankan kubectl get nodes untuk memastikan kubeconfig Anda telah dikonfigurasi dengan benar.

    Langkah 2: Instal client Arena

    Pilih paket yang sesuai dengan sistem operasi dan arsitektur prosesor Anda, lalu jalankan perintah untuk mengunduh, mengekstrak, dan menginstal.

    Linux/amd64

    # Unduh paket instalasi Arena.
wget https://aliacs-k8s-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/arena/arena-installer-0.12.0-linux-amd64.tar.gz

# Ekstrak paket.
tar -zxvf arena-installer-0.12.0-linux-amd64.tar.gz

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

    Linux/arm64

    # Unduh paket instalasi Arena.
wget https://aliacs-k8s-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/arena/arena-installer-0.12.0-linux-arm64.tar.gz

# Ekstrak paket.
tar -zxvf arena-installer-0.12.0-linux-arm64.tar.gz

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

    macOS/amd64

    # Unduh paket instalasi Arena.
wget https://aliacs-k8s-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/arena/arena-installer-0.12.0-darwin-amd64.tar.gz

# Ekstrak paket.
tar -zxvf arena-installer-0.12.0-darwin-amd64.tar.gz

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

    macOS/arm64

    # Unduh paket instalasi Arena.
wget https://aliacs-k8s-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/arena/arena-installer-0.12.0-darwin-arm64.tar.gz

# Ekstrak paket.
tar -zxvf arena-installer-0.12.0-darwin-arm64.tar.gz

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

    Langkah 3: (Opsional) Aktifkan auto-completion shell

    Auto-completion shell memungkinkan Anda menekan Tab untuk melengkapi perintah Arena yang diketik sebagian.

    Instal paket completion

    CentOS atau Linux

    sudo yum install bash-completion -y

    Debian atau Ubuntu

    sudo apt-get install bash-completion

    macOS

    brew install bash-completion@2

    Aktifkan auto-completion di profil shell Anda

    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

    Langkah 4: Verifikasi instalasi

    Jalankan perintah berikut untuk memastikan Arena berfungsi dengan baik.

    1. Periksa sumber daya GPU yang tersedia di kluster:

      arena top node

      Output akan menampilkan daftar node dan kapasitas GPU-nya. Contohnya:

      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. Kirim pekerjaan pelatihan uji coba:

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

      Output yang diharapkan:

      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. Tampilkan semua pekerjaan:

      arena list

      Output yang diharapkan:

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

    4. Periksa status pekerjaan:

      arena get firstjob

      Output yang diharapkan:

      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. Lihat log pekerjaan:

      arena logs --tail=10 firstjob

      Output yang diharapkan:

      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

      Pekerjaan telah berhasil diselesaikan.

    Langkah berikutnya