Kubeflow实战系列: 利用TFJob运行分布式TensorFlow
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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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...
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