Предпосылки

Прежде чем начать, вам понадобится следующее:

  • Кластер Kubernetes
  • Базовое понимание концепций Kubernetes
  • Знакомство с концепциями и фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow или PyTorch
  • Образ Docker для вашего приложения машинного обучения

Шаг 1. Создайте развертывание Kubernetes

Чтобы запустить приложение машинного обучения в Kubernetes, необходимо создать файл Deployment. Развертывание управляет набором реплик вашего приложения и обеспечивает их работу и доступность.

Создайте файл с именем deployment.yaml и добавьте в него следующее содержимое:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ml-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: ml-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ml-app
    spec:
      containers:
      - name: ml-app
        image: your-ml-image:latest
        ports:
        - containerPort: 5000

Замените your-ml-image именем вашего образа Docker для вашего приложения машинного обучения.

Выполните следующую команду, чтобы создать развертывание:

kubectl apply -f deployment.yaml

Эта команда создает развертывание с тремя репликами вашего приложения машинного обучения.

Шаг 2. Создайте службу Kubernetes

Чтобы представить ваше приложение машинного обучения внешнему миру, вам необходимо создать службу. Сервис предоставляет вашему приложению стабильный IP-адрес и DNS-имя, а также распределяет трафик между репликами вашего развертывания.

Создайте файл с именем service.yaml и добавьте в него следующее содержимое:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: ml-app
spec:
  selector:
    app: ml-app
  ports:
  - name: http
    port: 80
    targetPort: 5000
  type: LoadBalancer

Выполните следующую команду, чтобы создать службу:

kubectl apply -f service.yaml

Эта команда создает службу, которая предоставляет вашему приложению машинного обучения доступ к порту 80.

Шаг 3. Масштабируйте развертывание

Чтобы обрабатывать больше трафика, вы можете увеличить количество реплик в своем развертывании. Выполните следующую команду, чтобы масштабировать до пяти реплик:

kubectl scale deployment ml-app --replicas=5

Эта команда увеличивает развертывание до пяти реплик.

Шаг 4. Запуск заданий машинного обучения

Для запуска заданий машинного обучения в кластере Kubernetes вы можете использовать такой инструмент, как Kubeflow или TensorFlow Serving.

Вот пример того, как запустить задание TensorFlow Serving в вашем кластере Kubernetes:

apiVersion: serving.kubeflow.org/v1alpha2
kind: Tensorflow
metadata:
  name: tf-serving
spec:
  default:
    predictor:
      tensorflow:
        storageUri: gs://your-bucket/your-model
        resources:
          limits:
            cpu: 1
            memory: 1Gi
          requests:
            cpu: 0.5
            memory: 500Mi

Сохраните этот манифест в файл с именем tf-serving.yaml, затем выполните следующую команду, чтобы создать задание TensorFlow Serving:

kubectl apply -f tf-serving.yaml

Эта команда создает задание TensorFlow Serving, которое загружает вашу модель машинного обучения из Google Cloud Storage и запускает ее в вашем кластере Kubernetes.

В этом руководстве мы рассмотрели, как настроить рабочий процесс машинного обучения в Kubernetes. Следуя этим шагам, вы сможете развернуть свое приложение машинного обучения в Kubernetes, масштабировать его для обработки большего трафика и запускать задания машинного обучения с помощью таких инструментов, как Kubeflow или TensorFlow Serving.

Kubernetes предоставляет мощную платформу для выполнения рабочих нагрузок машинного обучения с такими функциями, как масштабируемость, отказоустойчивость и управление ресурсами. Используя Kubernetes для машинного обучения, вы можете легко управлять своими приложениями и масштабировать их, а также пользоваться многими преимуществами работы на контейнерной платформе.

Если вам интересно узнать больше о Kubernetes, ознакомьтесь с моей книгой Learning Kubernetes — полное руководство от начального до среднего Лирона Фостера (https://a.co/d/aLXDvsZ).