cce部署_CCE部署使用Kubeflow

CCE部署是使用Kubeflow进行的一种操作,Kubeflow是一个开源的机器学习工具包,用于在Kubernetes上部署和管理机器学习工作流。

CCE(容器集群引擎)是华为云提供的一种高性能、高可靠、高安全的容器管理服务,Kubeflow是一个开源的机器学习平台,用于部署和管理机器学习工作流程,本文将介绍如何在华为云上使用CCE部署Kubeflow。

cce部署_CCE部署使用Kubeflow
(图片来源网络,侵删)

准备工作

1、注册华为云账号并登录。

2、开通CCE服务。

3、安装kubectl命令行工具。

创建CCE集群

1、登录CCE控制台,点击“创建集群”。

2、选择“Kubernetes集群”,输入集群名称和描述,设置节点规格和数量。

3、配置集群网络,选择VPC和子网。

4、设置集群访问权限,包括密钥对、安全组等。

cce部署_CCE部署使用Kubeflow
(图片来源网络,侵删)

5、点击“创建”按钮,等待集群创建完成。

部署Kubeflow

1、下载Kubeflow镜像:

docker pull gcr.io/kubeflowimagespublic/katib/v1alpha2/katibcontroller:v0.6.0
docker pull gcr.io/kubeflowimagespublic/tfoperator/distrolessamd64:v0.8.0
docker pull gcr.io/kubeflowimagespublic/pytorchoperator:v1.5.0
docker pull gcr.io/kubeflowimagespublic/xgboostoperator:v0.7.0

2、创建一个名为kubeflow的命名空间:

kubectl create namespace kubeflow

3、部署Katib控制器:

kubectl apply f https://storage.googleapis.com/mlpipeline/release/v1.13/kubernetes/katib/katibcontroller.yaml namespace=kubeflow

4、部署TF Operator:

kubectl apply f https://storage.googleapis.com/mlpipeline/release/v1.13/kubernetes/tf_operator/tf_operator.yaml namespace=kubeflow

5、部署PyTorch Operator:

kubectl apply f https://storage.googleapis.com/mlpipeline/release/v1.13/kubernetes/pytorch_operator/pytorch_operator.yaml namespace=kubeflow

6、部署XGBoost Operator:

cce部署_CCE部署使用Kubeflow
(图片来源网络,侵删)
kubectl apply f https://storage.googleapis.com/mlpipeline/release/v1.13/kubernetes/xgboost_operator/xgboost_operator.yaml namespace=kubeflow

验证Kubeflow部署成功

1、查看Kubeflow组件运行状态:

kubectl get pods n kubeflow watch

2、访问Jupyter Notebook:

kubectl portforward n kubeflow $(kubectl get pods n kubeflow l app=jupyter,component=notebook o jsonpath='{range .items[*]}{@metadata.name}'):8888:8888 &

在浏览器中访问http://localhost:8888,即可看到Jupyter Notebook界面。

下面是一个关于在CCE(云容器引擎)上部署Kubeflow的介绍:

步骤 操作 说明
1 创建CCE集群 在华为云控制台创建一个CCE集群,确保集群版本支持Kubernetes 1.14及以上
2 配置kubectl 下载并配置kubectl工具,以便从本地终端管理集群
3 安装Istio 在CCE集群上安装Istio,用于提供Kubeflow的服务网格能力
4 下载Kubeflow 从Kubeflow官方GitHub仓库下载部署脚本和配置文件
5 配置Kubeflow 修改Kubeflow配置文件,如设置命名空间、资源限制等
6 部署Kubeflow 使用kubectl和配置文件在CCE集群上部署Kubeflow
7 检查Kubeflow组件 检查Kubeflow各组件的状态,确保所有组件都正常运行
8 配置Kubeflow UI 访问Kubeflow UI,进行必要的配置,如设置默认存储、创建Notebook等
9 创建训练作业 使用Kubeflow的Jupyter Notebook或其他组件创建和提交训练作业
10 监控与管理 监控集群资源、作业状态和日志,进行必要的资源调整和故障排查

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