本系列将利用阿里云容器服务，帮助您上手 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点相关。而这就带来了其工作流程链路更长，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固有的问题，很多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需要绑定在公司内部的基础设施之上，无法彻底开源。而这些机器学习平台的骨架就是机器学习工作流系统，它可以让数据科学家灵活定义自己的机器学习流水线，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。


谈到机器学习工作流平台，Google 的工程经验非常丰富，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刻，Google 的 Kubeflow 团队于 2018 年底开源了 Kubeflow Pipelines(KFP),  KFP 的设计与 Google 内部机器学习平台 TensorFlow Extended 一脉相承，唯一的区别是 KFP 运行在 Kubernetes 的平台上，TFX 是运行在 Borg 之上的。

什么是 Kubeflow Pipelines

Kubeflow Pipelines 平台包括：

• 能够运行和追踪实验的管理控制台
• 能够执行多个机器学习步骤的工作流引擎 （Argo）
• 用来自定义工作流的 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作流，该工作流可以被直接触发，定时触发，也可以由事件触发，甚至可以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，以及管理各种试验。并实现从实验到生产的轻松过渡；
• 通过组件化方便重用: 通过重用 Pipelines 和组件快速创建端到端解决方案，无需每次从 0 开始的重新构建。
  

在阿里云上运行 Kubeflow Pipelines

看到 Kubeflow Piplines 的能力，大家是不是都摩拳擦掌，想一睹为快？但是目前国内想使用 Kubeflow Pipeline 有两个挑战：

1. Pipelines 需要通过 Kubeflow 部署；而 Kubeflow 默认组件过多，同时通过 Ksonnet 部署 Kubeflow 也是很复杂的事情；
2. Pipelines 本身和谷歌云平台有深度耦合，无法运行在其他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 基础服务不同，Kubeflow Pipelines 需要依赖于 mysql 和 minio 这些有状态服务，也就需要考虑如何持久化和备份数据。在本例子中，我们借助阿里云 SSD 云盘作为数据持久化的方案，分别自动的为 mysql 和 minio 创建 SSD 云盘。
您可以在阿里云上尝试一下单独部署最新版本 Kubeflow Pipelines。

前提条件

• 您需要安装 kustomize

在 Linux 和 Mac OS 环境，可以执行

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

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

在 Windows 环境，可以下载 kustomize_2.0.3_windows_amd64.exe

• 在阿里云容器服务创建 Kubernetes 集群, 可以参考 文档
  

部署过程

1. 通过 ssh 访问 Kubernetes 集群，具体方式可以参考文档
2. 下载源代码

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

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

1. 安全配置

3.1 配置 TLS 证书。如果没有 TLS 证书，可以通过下列命令生成

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"

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

如果您有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 的登录密码

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

        

          
        
        
        

          

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1. 首先利用 kustomize 生成部署 yaml

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

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

1. 查看所在的 Kubernetes 集群节点所在的地域和可用区,并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, 可以执行下列命令

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

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

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

1. 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

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

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

1. 调整使用磁盘空间大小, 比如需要调整磁盘空间为 200G

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

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

1. 验证 pipelines 的 yaml 文件

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

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

1. 利用 kubectl 部署 pipelines

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

        

          
        
        
        

          

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1. 查看访问 pipelines 的方式，我们通过 ingress 暴露 pipelines 服务，在本例子中，访问 IP 是 112.124.193.271。而 Pipelines 管理控制台的链接是： [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

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

1. 访问 pipelines 管理控制台

如果使用自签发证书，会提示此链接非私人链接，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。


这时就可以使用 pipelines 管理和运行训练任务了。

Q&A

1. 为什么这里要使用阿里云的 SSD 云盘？

这是由于阿里云的 SSD 云盘可以设置定期的自动备份，保证 pipelines 中的元数据不会丢失。

1. 如何进行云盘备份?

如果您想备份云盘的内容，可以为云盘 手动创建快照 或者 为硬盘设置自动快照策略 按时自动创建快照。

1. 如何清理 Kubeflow Piplines 部署？

这里的清理工作分为两个部分：

• 删除 Kubeflow Pipelines 的组件

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

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

• 通过释放云盘分别释放 mysql 和 minio 存储对应的两个云盘

1. 如何使用现有云盘作为数据库存储，而避免自动创建云盘？

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通过 Kustomize 快速构建一套服务于机器学习的 Kubeflow Pipelines， 后续我们会分享如何利用 Kubeflow Pipelines 开发一个完整的机器学习流程。