Kubeflow实战系列: 利用TFJob运行分布式TensorFlow-低调大师

Kubeflow实战系列: 利用TFJob运行分布式TensorFlow

2018-06-13 862

介绍

本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用TfJob运行分布式模型训练。

第一篇：阿里云上使用JupyterHub
第二篇：阿里云上小试TFJob
第三篇：利用TFJob运行分布式TensorFlow
第四篇：利用TFJob导出分布式TensorFlow模型
第五篇：利用TensorFlow Serving进行模型预测

TensorFlow分布式训练和Kubernetes

TensorFlow作为现在最为流行的深度学习代码库，在数据科学家中间非常流行，特别是可以明显加速训练效率的分布式训练更是杀手级的特性。但是如何真正部署和运行大规模的分布式模型训练，却成了新的挑战。实际分布式TensorFLow的使用者需要关心3件事情。

寻找足够运行训练的资源，通常一个分布式训练需要若干数量的worker(运算服务器)和p

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Docker容器跨主机通信之：直接路由方式

概述就目前Docker自身默认的网络来说，单台主机上的不同Docker容器可以借助docker0网桥直接通信，这没毛病，而不同主机上的Docker容器之间只能通过在主机上用映射端口的方法来进行通信，有时这种方式会很不方便，甚至达不到我们的要求，因此位于不同物理机上的Docker容器之间直接使用本身的IP地址进行通信很有必要。再者说，如果将Docker容器起在不同的物理主机上，我们不可避免的会遭遇到Docker容器的跨主机通信问题。本文就来尝试一下。情景构造如下图所示，我们有两个物理主机1和主机2，我们在各自宿主机上启动一个centos容器，启动成功之后，两个容器分别运行在两个宿主机之上，默认的IP地址分配如图所示，这也是Docker自身默认的网络。此时两台主机上的Docker容器如何直接通过IP地址进行通信？一种直接想到的方案便是通过分别在各自主机中添加路由来实现两个centos容器之间的直接通信。我们来试试吧方案原理分析由于使用容器的IP进行路由，就需要避免不同主机上的容器使用了相同的IP，为此我们应该为不同的主机分配不同的子网来保证。于是我们构造一下两个容器之间通...

2018-06-13

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日志采集配置默认支持控制台配置方式，同时针对Kubernetes微服务开发模式，我们还提供CRD的配置方式，您可以直接使用kubectl对配置进行管理。我们推荐使用CRD方式进行采集配置管理，该方式与Kubernetes部署、发布流程的集成更加完善。实现原理执行安装命令时会自动安装alibaba-log-controller的Helm包。Helm包中主要执行了以下操作：创建aliyunlogconfigs CRD（CustomResourceDefinition）。部署alibaba-log-controller的Deployment。部署Logtail的DaemonSet。具体配置的内部工作流程如下：用户使用kubectl或其他工具应用aliyunlogconfigs CRD配置。 alibaba-log-controller监听

2018-06-13

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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