1 Overview

近期组内掌管的资源利用效率不够高，我们正在想办法在混部集群（游戏+离线任务），多跑一些离线任务。平台之前提供过一些大规模机器学习的模块给算法同学使用，效果不错，但是因为交互以及和 K8S 的集成问题，还有就是人力问题，没有做的很好，最近调研了一些 tf-operator，准备底层进行整合，给用户提供更好的机器学习训练的体验。

关于 tf-operator，可以参考官网和 Github 仓库，简单理解，tf-operator 就是让用户在 K8S 集群上部署训练任务更加方便和简单。

2 Setups

因为 Kubeflow 安利：在 Kubernetes 上进行机器学习 内容已经比较老了，Kubeflow 有了一些模块的调整，而且官网的部署介绍是基于整个所有 component 的，但是我只想跑一个 tf-operator 的测试程序，所以从官网提供的部署方法里，抠一些脚本出来，单独部署一个 tf-opertor。

2.1 Prerequisite

1. Kubernetes 集群，Mac 用户可以是 Docker for Mac，或者 Minikube
2. 安装好 Ksonnet，略懂 Ksonnet 和 Jsonnet
3. 有过使用 Tensorflow 的经验

2.2 Run

# 指定工作目录
APP_NAME=my-kubeflow
ks init ${APP_NAME}
cd ${APP_NAME}# 指定 ks registry，方便安装 pkg
ks registry add kubeflow github.com/kubeflow/kubeflow/tree/master/kubeflow# 安装需要的 pkg，官方提供的脚本 kfctl.sh 会安装所有 pkg，这里我们只装需要的
ks pkg install kubeflow/common
ks pkg install kubeflow/tf-training# all 已经可以替代所安装的 pkg 了
ks generate all
ks apply all

按照?的程序，就可以部署好 tf-operator 了。

# 默认在 default namespace 下
# kubectl get pods
➜  my-kubeflow git:(master) ✗ kubectl get all
NAME                                    READY   STATUS      RESTARTS   AGE
pod/tf-job-operator-665c879f79-6p7pj    1/1     Running     0          137mNAME                                       TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
service/kubernetes                         ClusterIP   10.96.0.1       <none>        443/TCP    4h23m
service/tf-job-operator                    ClusterIP   10.99.30.170    <none>        8443/TCP   137mNAME                               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/tf-job-operator    1/1     1            1           137mNAME                                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/tf-job-operator-665c879f79    1         1         1       137m

然后再安装 example，跑一个分布式的 mnist 训练任务。

cd ./examples/v1/dist-mnist
docker build -f Dockerfile -t kubeflow/tf-dist-mnist-test:1.0 .
kubectl create -f ./tf_job_mnist.yaml

任务启动成功，可以见到?。

# kubectl get pods
NAME                                READY   STATUS              RESTARTS   AGE
dist-mnist-for-e2e-test-ps-0        0/1     ContainerCreating   0          6s
dist-mnist-for-e2e-test-ps-1        0/1     ContainerCreating   0          6s
dist-mnist-for-e2e-test-worker-0    0/1     ContainerCreating   0          5s
dist-mnist-for-e2e-test-worker-1    0/1     ContainerCreating   0          5s
dist-mnist-for-e2e-test-worker-2    0/1     ContainerCreating   0          5s
dist-mnist-for-e2e-test-worker-3    0/1     ContainerCreating   0          5s
tf-job-dashboard-7b99dcff48-wq5cw   1/1     Running             0          139m
tf-job-operator-665c879f79-6p7pj    1/1     Running             0          139m

可以通过 get 来查看 status。

# kubectl get tfjobs.kubeflow.org dist-mnist-for-e2e-test -o yaml
apiVersion: kubeflow.org/v1
kind: TFJob
metadata:creationTimestamp: "2019-07-29T06:41:53Z"generation: 1name: dist-mnist-for-e2e-testnamespace: defaultresourceVersion: "11825"selfLink: /apis/kubeflow.org/v1/namespaces/default/tfjobs/dist-mnist-for-e2e-testuid: f3c0a2c6-b1cb-11e9-9279-0800274cd279
spec:tfReplicaSpecs:PS:replicas: 2restartPolicy: Nevertemplate:spec:containers:- image: kubeflow/tf-dist-mnist-test:1.0name: tensorflowWorker:replicas: 4restartPolicy: Nevertemplate:spec:containers:- image: kubeflow/tf-dist-mnist-test:1.0name: tensorflow
status:completionTime: "2019-07-29T09:09:15Z"conditions:- lastTransitionTime: "2019-07-29T08:51:17Z"lastUpdateTime: "2019-07-29T08:51:17Z"message: TFJob dist-mnist-for-e2e-test is created.reason: TFJobCreatedstatus: "True"type: Created- lastTransitionTime: "2019-07-29T09:02:50Z"lastUpdateTime: "2019-07-29T09:09:14Z"message: TFJob dist-mnist-for-e2e-test is running.reason: TFJobRunningstatus: "False"type: Running- lastTransitionTime: "2019-07-29T09:09:15Z"lastUpdateTime: "2019-07-29T09:09:15Z"message: TFJob dist-mnist-for-e2e-test successfully completed.reason: TFJobSucceededstatus: "True"type: SucceededreplicaStatuses:PS:succeeded: 2Worker:succeeded: 4startTime: "2019-07-29T08:51:17Z"

3 Summary

上面的例子，讲解了如何在 K8S 集群运行 tf-operator 并且提交分布式的训练任务。

Reference

1. Kubeflow 安利：在 Kubernetes 上进行机器学习
2. kubeflow/tf-operator
3. kubeflow/kubeflow
4. Distributed Tesorflow
5. KubeFlow CPU/GPU Demo