像Google同样构建机器学习系统 - 在阿里云上搭建Kubeflow Pipelines

介绍

机器学习的工程复杂度，除了来自于常见的软件开发问题外，还和机器学习数据驱动的特色相关，这就带来了其工做流程链路更长，数据版本失控，实验难以跟踪、结果难以重现，模型迭代成本巨大等一系列问题。为了解决这些机器学习特有的问题，不少企业构建了内部机器学习平台来管理机器学习生命周期，其中最有名的是Google的Tensorflow Extended，Facebook的FBLearner Flow，Uber的Michelangelo，遗憾的是这些平台都须要绑定在公司内部的基础设施之上，没法完全开源。而这些机器学习平台的骨架就是机器学习工做流系统，它可让数据科学家灵活定义本身的机器学习流水线，重用已有的数据处理和模型训练能力，进而更好的管理机器学习生命周期。

谈到机器学习工做流平台，Google的工程经验很是丰富，它的TensorFlow Extended机器学习平台支撑了Google的搜索，翻译，视频等核心业务；更重要的是其对机器学习领域工程效率问题的理解深入，

Google的Kubeflow团队于2018年末开源了Kubeflow Pipelines(KFP), KFP的设计与Google内部机器学习平台TensorFlow Extended一脉相承，惟一的区别是KFP运行在Kubenretes的平台上，TFX是运行在Borg之上的。

什么是Kubeflow Pipelines

Kubeflow Pipelines平台包括：

• 可以运行和追踪实验的管理控制台
• 可以执行多个机器学习步骤的工做流引擎（Argo）
• 用来自定义工做流的SDK，目前只支持Python

而Kubeflow Pipelines的目标在于：

• 端到端的任务编排: 支持编排和组织复杂的机器学习工做流，该工做流能够被直接触发，定时触发，也能够由事件触发，甚至能够实现由数据的变化触发
• 简单的实验管理: 帮助数据科学家尝试众多的想法和框架，以及管理各类试验。并实现从实验到生产的轻松过渡。
• 经过组件化方便重用: 经过重用Pipelines和组件快速建立端到端解决方案，无需每次从0开始的从新构建。

在阿里云上运行Kubeflow Pipeline

看到Kubeflow Piplines的能力，你们是否是都摩拳擦掌，想一睹为快？可是目前国内想使用Kubeflow Pipeline有两个挑战：
1.Pipelines须要经过Kubeflow部署；而Kubeflow默认组件过多，同时经过Ksonnet部署Kubeflow也是很复杂的事情。 2.Pipelines自己和谷歌云平台有深度耦合，没法在运行其余云平台上或者裸金属服务器的环境。

为了方便国内的用户安装Kubeflow Pipelines，阿里云容器服务团队提供了基于Kustomize的Kubeflow Pipelines部署方案。和普通的Kubeflow基础服务不一样，Kubeflow Pipelines须要依赖于mysql和minio这些有状态服务，也就须要考虑如何持久化和备份数据。在本例子中，咱们借助阿里云SSD云盘做为数据持久化的方案，分别自动的为mysql和minio建立SSD云盘。

您能够在阿里云上尝试一下单独部署最新版本Kubeflow Pipelines。

前提条件

• 您须要安装kustomize

在Linux和Mac OS环境，能够执行

opsys=linux  # or darwin, or windows
curl -s https://api.github.com/repos/kubernetes-sigs/kustomize/releases/latest |\
  grep browser_download |\
  grep $opsys |\
  cut -d '"' -f 4 |\
  xargs curl -O -L
mv kustomize_*_${opsys}_amd64 /usr/bin/kustomize
chmod u+x /usr/bin/kustomize

在Windows环境，能够下载kustomize_2.0.3_windows_amd64.exe

• 在阿里云容器服务建立Kubernetes集群, 能够参考 文档

部署过程

1.经过ssh访问Kubernetes集群，具体方式能够参考文档。

2.下载源代码

yum install -y git
git clone --recursive https://github.com/aliyunContainerService/kubeflow-aliyun

3.安全配置

3.1 配置TLS证书。若是没有TLS证书，能够经过下列命令生成

yum install -y openssl
domain="pipelines.kubeflow.org"
openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout kubeflow-aliyun/overlays/ack-auto-clouddisk/tls.key -out kubeflow-aliyun/overlays/ack-auto-clouddisk/tls.crt -subj "/CN=$domain/O=$domain"

若是您有TLS证书，请分别将私钥和证书保存到kubeflow-aliyun/overlays/ack-auto-clouddisk/tls.key和kubeflow-aliyun/overlays/ack-auto-clouddisk/tls.crt下

3.2 配置admin的登陆密码

yum install -y httpd-tools
htpasswd -c kubeflow-aliyun/overlays/ack-auto-clouddisk/auth admin
New password:
Re-type new password:
Adding password for user admin

4.首先利用kustomize生成部署yaml

cd kubeflow-aliyun/
kustomize build overlays/ack-auto-clouddisk > /tmp/ack-auto-clouddisk.yaml

5.查看所在的Kubernetes集群节点所在的地域和可用区,而且根据其所在节点替换可用区，假设您的集群所在可用区为cn-hangzhou-g,能够执行下列命令

sed -i.bak 's/regionid: cn-beijing/regionid: cn-hangzhou/g' \
    /tmp/ack-auto-clouddisk.yaml

sed -i.bak 's/zoneid: cn-beijing-e/zoneid: cn-hangzhou-g/g' \
    /tmp/ack-auto-clouddisk.yaml

建议您检查一下/tmp/ack-auto-clouddisk.yaml修改是否已经设置

6.将容器镜像地址由gcr.io替换为registry.aliyuncs.com

sed -i.bak 's/gcr.io/registry.aliyuncs.com/g' \
    /tmp/ack-auto-clouddisk.yaml

建议您检查一下/tmp/ack-auto-clouddisk.yaml修改是否已经设置

7.调整使用磁盘空间大小, 好比须要调整磁盘空间为200G

sed -i.bak 's/storage: 100Gi/storage: 200Gi/g' \
    /tmp/ack-auto-clouddisk.yaml

8.验证pipelines的yaml文件

kubectl create --validate=true --dry-run=true -f /tmp/ack-auto-clouddisk.yaml

9.利用kubectl部署pipelines

kubectl create -f /tmp/ack-auto-clouddisk.yaml

10.查看访问pipelines的方式，咱们经过ingress暴露pipelines服务，在本例子中，访问ip是112.124.193.271。而Pipelines管理控制台的连接是：https://112.124.193.271/pipeline/

kubectl get ing -n kubeflow
NAME             HOSTS   ADDRESS           PORTS     AGE
ml-pipeline-ui   *       112.124.193.271   80, 443   11m

11.访问pipelines管理控制台

若是使用自签发证书，会提示此连接非私人连接，请点击显示详细信息， 并点击访问此网站。

请输入步骤2.2中的用户名admin和设定的密码

这时就可使用pipelines管理和运行训练任务了。

Q&A

1.为何这里要使用阿里云的SSD云盘？

这是因为阿里云的SSD云盘能够设置按期的自动备份，保证pipelines中的元数据不会丢失。

2.如何进行云盘备份?

若是您想备份云盘的内容，能够为云盘 手动建立快照 或者 为硬盘设置自动快照策略 按时自动建立快照。

3.如何清理Kubeflow Piplines部署？

这里的清理工做分为两个部分：

• 删除Kubeflow Pipelines的组件

kubectl delete -f /tmp/ack-auto-clouddisk.yaml

• 经过释放云盘分别释放mysql和minio存储对应的两个云盘

4.如何使用现有云盘做为数据库存储，而避免自动建立云盘？

请参考文档

总结

本文为您初步介绍了Kubeflow Pipelines的背景和其所要解决的问题，以及如何在阿里云上经过Kustomize快速构建一套服务于机器学习的Kubeflow Pipelines，后续咱们会分享如何利用Kubeflow Pipelines开发一个完整的机器学习流程。

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