容器服务 ACK：搭建TensorFlow应用

背景信息

人工智能与机器学习已经被广泛应用到各个领域，近些年来各种各样的训练模型被提出，更多的训练任务运行到云上。然而上云之后，想要轻松、持久地运行训练任务，仍有一些痛点，例如：

• 环境搭建麻烦：您需要购买GPU实例并安装GPU驱动，即使您已经把训练任务容器化，还需要安装GPU runtime hook 。

• 使用缺乏弹性：运行完任务后，为了节约成本，您可能需要释放闲置资源，但在下次启动任务时您需要重新创建实例并配置环境；或者在计算节点资源不够的情况下，扩容需要您再次创建实例并配置环境。

针对上述痛点，推荐您使用ASK+ECI的方案来运行训练任务，可以帮助您轻松地创建和启动训练任务。该方案还具备以下优势：

• 按需付费，免运维。

• 一次配置，无限次复用。

• 镜像缓存功能加速Pod创建，训练任务启动快速。

• 数据与训练模型解耦，数据可以持久化存储。

准备工作

1. 准备好训练模型的容器镜像和训练数据。

   本文以Github的一个TensorFlow训练任务为例，相关示例镜像（eci/tensorflow）您可以从阿里云容器镜像仓库中获取。更多信息，请参见TensorFlow训练任务。

2. 创建ASK集群。

   在容器服务管理控制台上创建ASK集群。更多信息，请参见创建ASK集群。

   说明

   如果您需要从公网拉取镜像，或者训练任务需要访问公网，请配置NAT网关。

   您可以通过kubectl管理和访问ASK集群，相关操作如下：

   • 如果您需要从本地算机管理集群，请安装并配置kubectl客户端。具体操作，请参见通过kubectl连接Kubernetes集群。

   • 您也可以在CloudShell上通过kubect管理集群。具体操作，请参见在CloudShell上通过kubectl管理Kubernetes集群。

3. 创建NAS文件系统，并添加挂载点。

   在NAS文件系统控制台上创建文件系统，并添加挂载点。更多信息，请参见管理文件系统和管理挂载点。

   说明

   NAS文件系统需和ASK集群处于同一VPC。

创建镜像缓存

镜像缓存功能已经集成到Kubernetes CRD中，可以加速镜像的拉取。更多信息，请参见使用镜像缓存CRD加速创建Pod。

操作如下：

1. 准备YAML文件。

   示例imagecache.yaml的内容如下：

   apiVersion: eci.alibabacloud.com/v1
   kind: ImageCache
   metadata:
     name: tensorflow
   spec:
     images:
     - registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/eci/tensorflow:1.0 # 训练任务的镜像，建议您上传到阿里云容器镜像仓库中。此处使用VPC私网地址，请确保对应VPC为集群所属的VPC。

2. 创建镜像缓存。

   kubectl create -f imagecache.yaml

   创建镜像缓存时需要拉取镜像，受镜像大小影响，需要一定的时间。您可以通过以下命令查询镜像缓存的创建进度。

   Kubectl get imagecache tensorflow

   返回如下结果时，表示镜像缓存已经创建成功。

   NAME         AGE   CACHEID                    PHASE   PROGRESS
   tensorflow   11m   imc-2ze1xczztv7tgesg****   Ready   100%

创建训练任务

您可以使用镜像缓存来创建训练任务。

1. 准备YAML文件。

   示例gpu_pod.yaml的内容如下：

   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     name: tensorflow
     annotations:
       k8s.aliyun.com/eci-use-specs: "ecs.gn6i-c4g1.xlarge"  # 指定GPU规格创建ECI实例
       k8s.aliyun.com/eci-image-cache: "true"             # 开启镜像缓存自动匹配
   spec:
     containers:
     - name: tensorflow
       image: registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/eci/tensorflow:1.0 # 训练任务的镜像
       command:
         - "sh"
         - "-c"
         - "python models/tutorials/image/imagenet/classify_image.py" # 触发训练任务的脚本
       resources:
         limits:
           nvidia.com/gpu: "1"   # 容器所需的GPU个数
       volumeMounts:
       - name: nfs-pv
         mountPath: /tmp/imagenet
     volumes:   
     - name: nfs-pv   #训练结果持久化，保存到NAS
       flexVolume:
           driver:  alicloud/nas
           fsType: nfs
           options:
             server: 16cde4****-ijv**.cn-beijing.nas.aliyuncs.com     #NAS文件系统挂载点
             path: /         #挂载目录
     restartPolicy: OnFailure

2. 执行命令创建Pod。

   kubectl create -f gpu_pod.yaml

3. 查看执行情况。

   您可以根据需要查看事件或日志。

   • 查看事件

     kubectl describe pod tensorflow

   • 查看日志

     kubectl logs tensorflow

查看结果

您可以在控制台上查看训练任务的运行结果。

• 在NAS文件系统控制台，您可以看到训练完成的数据已占用存储容量。

  说明

  训练结果存储在配置的NAS文件系统中，挂载NAS后，您可以在对应的路径下获取结果数据。

• 在弹性容器实例控制台，您可以看到运行成功的ECI实例。

  说明

  运行成功表示实例中的容器已经运行终止，此时系统会回收底层计算资源，不再对Pod进行计费。