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Tensorflow
- 用于管理 Jupyter 的 JupyterHub 服务
- 用于管理训练任务的 Tensorflow Training Controller
- 用于模型服务的 TF Serving 容器
部署
部署之前需要确保
- 一套部署好的 Kubernetes 集群或者 Minikube，并配置好 kubectl 命令行工具
对于开启 RBAC 的 Kubernetes 集群，首先要创建管理员角色绑定：
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kubectl create clusterrolebinding tf-admin --clusterrole=cluster-admin --serviceaccount=default:tf-job-operator
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然后运行以下命令部署
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ks init my-kubeflow
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cd my-kubeflow
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ks registry add kubeflow github.com/google/kubeflow/tree/master/kubeflow
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ks pkg install kubeflow/core
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ks pkg install kubeflow/tf-serving
6
ks pkg install kubeflow/tf-job
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ks generate core kubeflow-core --name=kubeflow-core
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ks apply default -c kubeflow-core
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如果有多个 Kubernetes 集群，也可以切换到其他其集群中部署，如
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kubectl config use-context gke
2
ks env add gke
3
ks apply gke -c kubeflow-core
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稍等一会，就可以看到
tf-hub-lb 服务的公网IP，也就是 JupyterHub 的访问地址1
kubectl get svc tf-hub-lb
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对于不支持 LoadBalancer Service 的集群，还可以通过端口转发（
http://127.0.0.1:8100）的方式来访问：1
kubectl port-forward tf-hub-0 8100:8000
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JupyterHub 默认可以用任意用户名和密码登录。登陆后，可以使用自定义镜像来启动 Notebook Server，比如使用
gcr.io/kubeflow/tensorflow-notebook-cpugcr.io/kubeflow/tensorflow-notebook-gpu
训练示例
使用 CPU：
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ks generate tf-cnn cnn --name=cnn
2
ks apply gke -c cnn
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使用 GPU：
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ks param set cnn num_gpus 1
2
ks param set cnn num_workers 1
3
ks apply default -c cnn
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模型部署
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MODEL_COMPONENT=serveInception
2
MODEL_NAME=inception
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MODEL_PATH=gs://cloud-ml-dev_jlewi/tmp/inception
4
ks generate tf-serving ${MODEL_COMPONENT} --name=${MODEL_NAME} --namespace=default --model_path=${MODEL_PATH}
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6
ks apply gke -c ${MODEL_COMPONENT}
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参考文档
最近更新 2yr ago