Kubeflow（https://github.com/kubeflow）是基于Kubernetes（https://kubernets.io，容器编排与管理服务软件）和TensorFlow(https://tensorflow.org，深度学习库)的机器学习流程工具，使用Ksonnet进行应用包的管理。

本文简要介绍Kubeflow的部署和交互操作的基本概念和方法，对于Kubernetes、Tensorflow和Ksonnet 的了解对于本文内容的理解将 很有帮助，点击下面的链接查看相关的内容。

• Kubernetes
• Tensorflow
• Ksonnet

对部署Kubeflow和运行一个简单的训练任务的手把手教的例子，可以看这个教程（ tutorial）。

环境要求

• Kubernetes>=1.8， see here，安装攻略 https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1628082
• ksonnet version 0.9.2. (查看 below 有对为什么使用ksonnet的解释)

部署 Kubeflow

我们将使用Ksonnet来部署kubeflow到Kubernetes集群上，支持本地的和GKE、Azure中的集群。

初始化一个目录，包含有ksonnet application。

ks init my-kubeflow

安装Kubeflow packages到Ksonnet application中。

• 这里有一些安装脚本，https://github.com/openthings/kubernetes-tools/tree/master/kubeflow

# For a list of releases see: # https://github.com/kubeflow/kubeflow/releases
VERSION=v0.1.2

cd my-kubeflow
ks registry add kubeflow github.com/kubeflow/kubeflow/tree/${VERSION}/kubeflow
ks pkg install kubeflow/core@${VERSION}
ks pkg install kubeflow/tf-serving@${VERSION}
ks pkg install kubeflow/tf-job@${VERSION} 

创建Kubeflow core component. 这个core component 包括：

• JupyterHub
• TensorFlow job controller

ks generate core kubeflow-core --name=kubeflow-core

# Enable collection of anonymous usage metrics # Skip this step if you don't want to enable collection. # Or set reportUsage to false (the default).
ks param set kubeflow-core reportUsage true
ks param set kubeflow-core usageId $(uuidgen)

Ksonnet 允许参数化 Kubeflow的部署，可以按照需求设定。我们定义两个环境变量：nocloud和cloud。

ks env add nocloud
ks env add cloud

环境变量 nocloud 用于 minikube和其它的标准 k8s clusters，环境变量 cloud 用于GKE和Azure。

如果使用 GKE, 我们配置云计算环境的参数来使用 GCP的特征，如下：

ks param set kubeflow-core cloud gke --env=cloud 

如果集群创建在 Azure 上，使用 AKS/ACS:

ks param set kubeflow-core cloud aks --env=cloud 

如果创建时使用acs-engine来代替：

ks param set kubeflow-core cloud acsengine --env=cloud 

然后我们设置 ${KF_ENV} 为 cloud 或 nocloud ，从而反映我们在本教程中使用的环境。

$ KF_ENV=cloud|nocloud 

• 缺水情况下，Kubeflow没有持久化我们在Jupyter notebook所做的工作。
• 如果容器被销毁或重新创建，所有的内容，包括 notebooks 和其它的文件都会被删除。
• 为了持久化这些文件，用户需要一个缺省的 StorageClass，在 persistent volumes 中定义。
• 可以运行下面的命令来检查是否有了一个 storage class。

kubectl get storageclass

• 有了缺省的storage class定义的用户，可以使用jupyterNotebookPVCMount参数去创建一个volume，将被挂载到notebook之中。

  ks param set kubeflow-core jupyterNotebookPVCMount /home/jovyan/work 

  • 这里我们挂载卷到 /home/jovyan/work ，因为notebook一直以用户jovyan来执行。
  • 选中的目录将被存储到集群的缺省存储上(典型地是永久磁盘)。

创建部署的命名空间（namespace）并且设为换的一部分。可以将namespace设为更适合你自己的kubernetes cluster的名称，如下。

NAMESPACE=kubeflow
kubectl create namespace ${NAMESPACE}
ks env set ${KF_ENV} --namespace ${NAMESPACE} 

然后应用该components到我们的Kubernetes cluster。

ks apply ${KF_ENV} -c kubeflow-core

任何时候，可以使用 ks show 探查特定的 ksonnet component在kubernetes的对象定义。

ks show ${KF_ENV} -c kubeflow-core

用法报告（Usage Reporting）

当启用时，Kubeflow将使用 spartakus 报告匿名数据，这是Kubernetes的一个汇报工具。Spartakus不会报告任何个人信息。查看 here 得到更多细节。这是完全志愿的行为，也可以可选将其关闭，如下所示：

ks param set kubeflow-core reportUsage false

# Delete any existing deployments of spartakus
kubectl delete -n ${NAMESPACE} deploy spartakus-volunteer

为了明确开启用法报告，设置 reportUsage 为 true，如下所示：

ks param set kubeflow-core reportUsage true

# Delete any existing deployments of spartakus
kubectl delete -n ${NAMESPACE} deploy spartakus-volunteer

报告数据是你对Kubeflow的显著贡献之一，所以请考虑将其开启。这些数据允许我们改善Kubeflow项目并且帮助Kubeflow上开展工作的企业评估其持续的投资。

你可以改进数据质量，通过给每一个Kubeflow deployment 一个单独的ID。

ks param set kubeflow-core usageId $(uuidgen)

打开 Jupyter Notebook

这里的 kubeflow-core component 部署JupyterHub和对应的load balancer service，查看状态使用下面的 kubectl 命令行：

kubectl get svc -n=${NAMESPACE}

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
...
tf-hub-0 ClusterIP None <none> 8000/TCP 1m
tf-hub-lb ClusterIP 10.11.245.94 <none> 80/TCP 1m
...

缺水情况下，我们使用ClusterIPs来访问JupyterHub UI，在下面情况会有所改变：

• NodePort (for non-cloud) ，通过指示：

  ks param set kubeflow-core jupyterHubServiceType NodePort
  ks apply ${KF_ENV} 

• LoadBalancer (for cloud) ，通过指示：

  ks param set kubeflow-core jupyterHubServiceType LoadBalancer
  ks apply ${KF_ENV} 

但是，这将使 Jupyter notebook 开放予Internet网络（有潜在的安全风险）。

本地连接到 Jupyter Notebook 可以使用：

PODNAME=`kubectl get pods --namespace=${NAMESPACE} --selector="app=tf-hub" --output=template --template="{{with index .items 0}}{{.metadata.name}}{{end}}"`
kubectl port-forward --namespace=${NAMESPACE} $PODNAME 8000:8000 

然后，到浏览器中打开 http://127.0.0.1:8000，如果设置了代理，需要对该地址关闭 。

将看到一个提示窗口。

1. 使用任何username/password登录。

2. 点击 "Start My Server" 按钮，将会打开一个对话框。

3. 选择镜像为CPU 或 GPU 类型，在 Image一项有菜单列出预构建的Docker镜像。也可以直接输入Tensorflow的镜像名称，用于运行。

4. 分配内存、CPU、GPU和其他的资源，根据需求而定。 (1 CPU 和 2Gi 内存已经是一个好的起点，可以满足初始练习的需要。)

   • 分配 GPUs, 需要确认你的集群中有可用数量的 GPUs，GPU将会被容器实例独占使用，如果资源不够，该实例将会一直挂起，处于Pending状态。
   • 检查是否有足够的nvidia gpus可用： kubectl get nodes "-o=custom-columns=NAME:.metadata.name,GPU:.status.allocatable.nvidia\.com/gpu"
   • 如果 GPUs 可用，你可以调度你的服务器到 GPU node，通过指定下面的json， 在 Extra Resource Limits section: {"nvidia.com/gpu": "1"}

5. 点击 Spawn

   • 该镜像将近 10 GBs，下载需要比较长的时间，取决于网络情况。

   • 检查 pod 的状态，通过：

     kubectl -n ${NAMESPACE} describe pods jupyter-${USERNAME} 

     • 这里 ${USERNAME} 是你 login时用到的名称。

     • GKE users，如果你有 IAP turned on the pod，将会名称有所不同：

       • 如果登陆为像 USER@DOMAIN.EXT， pod 被命名为：

       jupyter-accounts-2egoogle-2ecom-3USER-40DOMAIN-2eEXT
       

6. 完成后，将会打开 Jupyter Notebook 初始界面。

上面提供的容器镜像可以用于 Tensorflow models的训练，使用Jupyter即可操作。该镜像包含所有需要的plugins, 包括 Tensorboard，可以用于对模型进行丰富的可视化和探查分析。

未来测试安装情况，我们运行一个基本的hello world应用 (来自 mnist_softmax.py )

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.05).minimize(cross_entropy)

sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()

for _ in range(1000):
 batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
 sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

粘贴上面的例子到新的 Python 3 Jupyter notebook，然后 shift+enter 执行代码。这里会得到基于测试数据的 0.9014 结果精度。

需要注意的是，运行大多数 cloud providers时，public IP address 将会暴露到internet，并且缺省是没有安全控制的endpoint。为了产品级部署，需要使用 SSL 和 authentication, 参考 documentation。

使用TensorFlow Serving提供model服务

我们将每一个部署的模型都作为APP中的 component 。

在云计算中创建一个模型的component：

MODEL_COMPONENT=serveInception
MODEL_NAME=inception
MODEL_PATH=gs://kubeflow-models/inception
ks generate tf-serving ${MODEL_COMPONENT} --name=${MODEL_NAME}
ks param set ${MODEL_COMPONENT} modelPath ${MODEL_PATH}

(或者) 创建一个model的component 在 nfs 上，了解和参考 components/k8s-model-server，如下：

MODEL_COMPONENT=serveInceptionNFS
MODEL_NAME=inception-nfs
MODEL_PATH=/mnt/var/nfs/general/inception
MODEL_STORAGE_TYPE=nfs
NFS_PVC_NAME=nfs
ks generate tf-serving ${MODEL_COMPONENT} --name=${MODEL_NAME}
ks param set ${MODEL_COMPONENT} modelPath ${MODEL_PATH}
ks param set ${MODEL_COMPONENT} modelStorageType ${MODEL_STORAGE_TYPE}
ks param set ${MODEL_COMPONENT} nfsPVC ${NFS_PVC_NAME} 

部署model component。Ksonnet将选择你的环境中的已存在的参数 (e.g. cloud, nocloud)，然后定制化结果部署为合适的：

ks apply ${KF_ENV} -c ${MODEL_COMPONENT} 

之前, 一些pods和services已经创建在你的集群中。你可以查询kubernetes得到服务endpoint：

kubectl get svc inception -n=${NAMESPACE}
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
...
inception LoadBalancer 10.35.255.136 ww.xx.yy.zz 9000:30936/TCP 28m
...

在这里，你可以使用的 inception_client 为 ww.xx.yy.zz:9000

在gs://kubeflow-models/inception 的model 是可以公开访问的。但是，如果你的环境没有配置google cloud credential，TF serving 将无法读取model，查看 issue 获取样本。为了设置google cloud credential，你需要环境变量 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 指向credential 文件，或者运行 gcloud auth login. 查看 doc 获取更多详细说明。

通过 Seldon 服务 model

Seldon-core 提供了任意机器学习运行时的部署，将其 packaged in a Docker container。

安装seldon package：

ks pkg install kubeflow/seldon

创建 core components：

ks generate seldon seldon

Seldon 允许复杂的 runtime graphs用于模型推理的部署。一个 end-to-end整合的例子参见 kubeflow-seldon example。更多的细节参考 seldon-core documentation。

提交一个TensorFlow训练任务

注意：在提交训练任务之前，你首先需要有一个 deployed kubeflow to your cluster。提交训练任务时，首先确认 TFJob custom resource 是可用的。

我们将每一个TensorFlow job作为APP中的 component 看待。

A、创建工作任务

为训练任务创建 component：

JOB_NAME=myjob
ks generate tf-job ${JOB_NAME} --name=${JOB_NAME} 

为了配置这个 job需要设置一系列的参数。为了查看参数列表，运行：

ks prototype describe tf-job

参数设置使用 ks param ，设置 Docker image 使用：

IMAGE=gcr.io/tf-on-k8s-dogfood/tf_sample:d4ef871-dirty-991dde4
ks param set ${JOB_NAME} image ${IMAGE} 

你可以编辑 params.libsonnet 文件，直接设置参数。

警告 由于escaping序列问题，目前命令行的设置参数不能工作 (参见 ksonnet/ksonnet/issues/235)。因此，设置参数需要直接编辑 params.libsonnet 文件。

B、运行工作任务

ks apply ${KF_ENV} -c ${JOB_NAME} 

C、监视工作任务

监视任务执行情况，参见 TfJob docs.

D、删除工作任务

ks delete ${KF_ENV} -c ${JOB_NAME}

运行例程-TfCnn

Kubeflow 附带了一个 ksonnet prototype ，适合运行 TensorFlow CNN Benchmarks。

创建component：

CNN_JOB_NAME=mycnnjob
ks generate tf-cnn ${CNN_JOB_NAME} --name=${CNN_JOB_NAME}

提交任务：

ks apply ${KF_ENV} -c ${CNN_JOB_NAME} 

查看运行情况 (注意 tf-cnn job 也是 tfjobs. 参考 TfJob docs)

kubectl get -o yaml tfjobs ${CNN_JOB_NAME} 

删除任务：

ks delete ${KF_ENV} -c ${CNN_JOB_NAME}

该 prototype提供了一系列参数控制任务的运行 (如使用 GPUs，分布式运行等...)。查看参数运行：

ks prototype describe tf-cnn

提交 PyTorch 训练任务

注意：在提交任务之前，你需要有一个部署好Kubeflow的集群（参见 deployed kubeflow to your cluster）。提交，确保 PyTorchJob custom resource 可用。

我们将每一个PyTorch任务看作为APP中的 component 。

为工作任务创建一个 component。

JOB_NAME=myjob
ks generate pytorch-job ${JOB_NAME} --name=${JOB_NAME} 

为了配置工作任务，需要设置一系列的参数。 显示参数使用：

ks prototype describe pytorch-job

参数设置使用 ks param ，设置Docker image 使用：

IMAGE=<your pytorch image>
ks param set ${JOB_NAME} image ${IMAGE} 

也可以编辑文件 params.libsonnet 来直接设置参数。

警告 由于escaping序列问题，目前命令行的设置参数不能工作 (参见 ksonnet/ksonnet/issues/235)。因此，设置参数需要直接编辑 params.libsonnet 文件。

运行工作任务：

ks apply ${KF_ENV} -c ${JOB_NAME} 

删除工作任务：

ks delete ${KF_ENV} -c ${JOB_NAME}

高级定制

• 数据科学家经常要求一个 POSIX 兼容的文件系统：
  • 例如，大多数HDF5 libraries 要求 POSIX，对于GCS或S3的object store无法工作。
• 当共享 POSIX 文件系统被挂载到 notebook 环境，数据科学家可以在同一数据集上协同工作。
• 这里将展示如何部署Kubeflow来达到这个要求。

设置磁盘参数，以分号隔开，设置你想要挂载的 Google persistent disks。

• 这些磁盘必须在你的集群的同一个 zone 上。
• 这些磁盘需要通过 gcloud 或 Cloud console手动创建。
• 这些磁盘不能被引用到任何已存在的 VM 或 POD上。

创建磁盘：

 gcloud --project=${PROJECT} compute disks create --zone=${ZONE} ${PD_DISK1} --description="PD to back NFS storage on GKE." --size=1TB
 gcloud --project=${PROJECT} compute disks create --zone=${ZONE} ${PD_DISK2} --description="PD to back NFS storage on GKE." --size=1TB

配置环境来使用这些磁盘：

ks param set --env=cloud kubeflow-core disks ${PD_DISK1},${PD_DISK2} 

部署环境。

ks apply cloud

启动Juptyer，你将可以看见你的 NFS volumes 挂载为 /mnt/${DISK_NAME}。在Juptyer cell中运行：

!df 

将看到如下的输出：

https://github.com/jlewi/deepvariant_on_k8s
Filesystem 1K-blocks Used Available Use% Mounted on
overlay 98884832 8336440 90532008 9% /
tmpfs 15444244 0 15444244 0% /dev
tmpfs 15444244 0 15444244 0% /sys/fs/cgroup
10.11.254.34:/export/pvc-d414c86a-e0db-11e7-a056-42010af00205 1055841280 77824 1002059776 1% /mnt/jlewi-kubeflow-test1
10.11.242.82:/export/pvc-33f0a5b3-e0dc-11e7-a056-42010af00205 1055841280 77824 1002059776 1% /mnt/jlewi-kubeflow-test2
/dev/sda1 98884832 8336440 90532008 9% /etc/hosts
shm 65536 0 65536 0% /dev/shm
tmpfs 15444244 0 15444244 0% /sys/firmware

• 这里 jlewi-kubeflow-test1 和 jlewi-kubeflow-test2 是 PDs的名称。

问题解决

Minikube

在 Minikube ，Virtualbox/VMware drivers是已知在 KVM/KVM2 driver 和 TensorFlow Serving之间的问题. 该问题跟踪在 kubernetes/minikube#2377。

我们建议增加 Minikube分配的资源总量，如下：

minikube start --cpus 4 --memory 8096 --disk-size=40g 

• Minikube 缺省分配 2048Mb RAM给虚拟机，对于 JupyterHub是不够的。
• 最大的磁盘容量需要满足 Kubeflow's Jupyter images，包含额外的库超过10G以上。

如果遇到jupyter-xxxx pod 进入Pending 状态，获取描述信息：

Warning FailedScheduling 8s (x22 over 5m) default-scheduler 0/1 nodes are available: 1 Insufficient memory.

• 然后尝试重新创建 Minikube cluster (重新使用Ksonnet应用 Kubeflow) ，并指定更多的资源。

RBAC clusters

如果你运行的集群开启了RBAC（参考 RBAC enabled）,，运行Kubeflow可能遇到如下的错误：

ERROR Error updating roles kubeflow-test-infra.jupyter-role: roles.rbac.authorization.k8s.io "jupyter-role" is forbidden: attempt to grant extra privileges: [PolicyRule{Resources:["*"], APIGroups:["*"], Verbs:["*"]}] user=&{your-user@acme.com [system:authenticated] map[]} ownerrules=[PolicyRule{Resources:["selfsubjectaccessreviews"], APIGroups:["authorization.k8s.io"], Verbs:["create"]} PolicyRule{NonResourceURLs:["/api" "/api/*" "/apis" "/apis/*" "/healthz" "/swagger-2.0.0.pb-v1" "/swagger.json" "/swaggerapi" "/swaggerapi/*" "/version"], Verbs:["get"]}] ruleResolutionErrors=[]

该错误指示没有足够的权限。在大多数情况下，解决这个问题通过创建合适的 clusterrole binding 然后重新部署kubeflow：

kubectl create clusterrolebinding default-admin --clusterrole=cluster-admin --user=your-user@acme.com 

• 替换 your-user@acme.com 为在错误信息提示的用户名。

如果你使用 GKE, 你可以参考 GKE's RBAC docs 去了解如何设置 RBAC，通过 IAM on GCP来实现。

spawning Jupyter pods的问题

如果你 spawning jupyter notebooks遇到麻烦，检查该 pod 是否已经被调度运行：

kubectl -n ${NAMESPACE} get pods

• 查看启动juypter的pod名称。
• 如果使用username/password auth，Jupyter pod 将被命名：

jupyter-${USERNAME} 

• 如果你使用 IAP on GKE，pod 将被命名为：

  jupyter-accounts-2egoogle-2ecom-3USER-40DOMAIN-2eEXT
  

  • 这里 USER@DOMAIN.EXT 是在使用IAP时的Google account。

一旦你知道pod的名称：

kubectl -n ${NAMESPACE} describe pods ${PODNAME} 

• 查看events ，可以看到试图schedule pod的错误原因。
• 无法schedule pod的常见原因是集群上没有足够的资源可用。

OpenShift

如果部署 Kubeflow 在 OpenShift 环境（ 是对 Kubernetes的封装），你需要调整 security contexts，为了ambassador 和 jupyter-hub 部署的运行。

oc adm policy add-scc-to-user anyuid -z ambassador
oc adm policy add-scc-to-user anyuid -z jupyter-hub

一旦安全策略设置好，你需要删除失败的pods 然后允许在 project deployment时可以重新创建。

你需要调整 tf-job-operator service 张好的权限，以使TFJobs能够运行。如下运行一个TFJobs：

oc adm policy add-role-to-user cluster-admin -z tf-job-operator 

Docker for Mac

Docker for Mac 社区版带有Kubernetes支持 (1.9.2) ，可以从edge channel启用。如果决定私用 Kubernetes environment on Mac，部署 Kubeflow时可能遇到如下的问题：

ks apply default -c kubeflow-core
ERROR Attempting to deploy to environment 'default' at 'https://127.0.0.1:8443', but cannot locate a server at that address

该错误是因为Docker for Mac安装时设置的缺省集群为 https://localhost:6443.，一个选项是直接编辑创建的 environments/default/spec.json 文件设置 "server" 变量为正确的位置，然后重试部署。不过，更好的方式是使用希望的kube config来创建Ksonnet app。

kubectl config use-context docker-for-desktop
ks init my-kubeflow

403 API rate limit 超出错误

因为 ksonnet 使用 Github 拉取 kubeflow，除非用户指定Github API token，将会快速消耗最大的 API 匿名调用限量，为了解决该问题，可以创建 Github API token，参考这里 guide,，然后将该token 赋给GITHUB_TOKEN 环境变量。

export GITHUB_TOKEN=<< token >>

ks apply 产生错误 "Unknown variable: env"

Kubeflow 要求版本 0.9.2 或更高，查看 see here。如果你运行 ks apply 使用的老版本ksonnet，将得到错误 Unknown variable: env ，如下所示：

ks apply ${KF_ENV} -c kubeflow-core
ERROR Error reading /Users/xxx/projects/devel/go/src/github.com/kubeflow/kubeflow/my-kubeflow/environments/nocloud/main.jsonnet: /Users/xxx/projects/devel/go/src/github.com/kubeflow/kubeflow/my-kubeflow/components/kubeflow-core.jsonnet:8:49-52 Unknown variable: env

 namespace: if params.namespace == "null" then env.namespace else params.namespace

检查ksonnet 版本，如下：

ks version

如果 ksonnet版本低于 v0.9.2, 请升级并按照 user_guide 重新创建app。

为什么 Kubeflow 要使用 Ksonnet？

Ksonnet 是一个命令行工具，使管理包含多个部件的复杂部署变得更为容易，设计为与kubectl各自完成特定的操作。

Ksonnet 允许我们从参数化的模版中创建 Kubernetes manifests。这使参数化 Kubernetes manifests 用于特定的场景变得容易。在上面的例子中，我们为 TfServing 创建了manifests，为model提供用户化的URI。

我蛮喜欢ksonnet的一个原因是，对待 environment (如dev, test, staging, prod) 作为头等的概念。对于每一个环境，我们部署同样的 components只需要对特定环境有一些很小的定制化修改。我们认为这对于通常的工作流来说是非常友好的一种映射。例如，该特征让在本地没有GPU的情况下运行任务，使代码运行通过，然后将其移到带有大量GPU可规模伸缩的云计算环境之中。

本文转自开源中国-Kubeflow 使用指南