Tutorial berbilang bahagian ini membimbing anda melalui membina saluran paip pembelajaran mesin di premis menggunakan alat sumber terbuka. Ia sesuai untuk pemula pada anggaran, menekankan kawalan dan kebolehprediksi kos.
Kelebihan utama:
Mengapa pergi ke premis?
Banyak yang menganggap penyimpanan awan (AWS S3, Google Cloud Storage), tetapi siri ini menunjukkan membina saluran paip berfungsi menggunakan pelayan sedia ada, sesuai untuk persekitaran yang terkawal sumber. Pendekatan ini menyediakan persekitaran pembelajaran yang selamat tanpa kos yang tidak dapat diramalkan.
penonton sasaran:
Panduan ini adalah untuk jurutera perisian atau individu yang membina model ML siap sedia pengeluaran, terutama yang baru untuk saluran paip ML.
Prasyarat:
kebiasaan dengan Linux (Ubuntu 18.04 disyorkan) dan pengetahuan Docker asas membantu. Kepakaran Kubernet Deep tidak diperlukan.
Alat yang digunakan:
Fasa 1: Pemasangan Kubernet Easy dengan Rancher
Bahagian ini memberi tumpuan kepada tugas mencabar pemasangan Kubernet, dipermudahkan dengan RKE.
Langkah 0: Penyediaan Mesin:
Anda memerlukan sekurang -kurangnya dua mesin Linux (atau VM dengan rangkaian jambatan dan mod promiscuous diaktifkan) pada LAN yang sama, yang ditetapkan sebagai 'Master' dan 'Pekerja'. Perhatikan bahawa menggunakan VMS mengehadkan akses dan prestasi GPU.
Butiran mesin penting (alamat IP, nama pengguna, kekunci SSH) diperlukan untuk konfigurasi. Nama hos sementara (mis.,
anda dengan sewajarnya pada kedua -dua mesin untuk mencerminkan nama hos dan alamat IP ini. Jika menggunakan VMS, tambahkan entri HostName ke fail rancher-demo.domain.test
mesin tuan rumah anda juga untuk akses penyemak imbas. /etc/hosts
/etc/hosts
Muat turun binari RKE yang sesuai untuk OS anda dari halaman pelepasan GitHub, menjadikannya boleh dilaksanakan, dan gerakkannya ke
. Sahkan pemasangan dengan menjalankan. /usr/local/bin
rke
pada
semua mesin:
pada nod induk, gunakan untuk membuat fail
Run pada nod induk untuk membuat kluster Kubernet. Proses ini mengambil sedikit masa.
salin ke
Pasang pada nod induk menggunakan arahan yang disediakan. Sahkan pemasangan dengan menjalankan
Pasang Helm 3 menggunakan arahan yang disediakan.
Langkah 8: Memasang rancher menggunakan Helm:
Tambah repositori rancher, buat ruang nama , dan pasang rancher menggunakan HELH. Pantau status penempatan.
3
Langkah 10: Mengakses peternak:
Soalan Lazim (Soalan Lazim): Seksyen Soalan Lazim memberikan jawapan yang komprehensif kepada soalan-soalan umum mengenai persediaan Kubernet di premis, yang meliputi manfaat, perbandingan dengan penyelesaian berasaskan awan, cabaran, pertimbangan keselamatan, strategi migrasi, keperluan perkakasan, skala, pengendali kubernet, beban kerja mesin, dan beban kerja mesin, dan Pemantauan Prestasi.
docker
. Log keluar dan kembali untuk perubahan kumpulan berkuat kuasa. AllowTcpForwarding yes
dalam /etc/ssh/sshd_config
). sudo swapoff -a
dan mengulas entri swap dalam /etc/fstab
. sudo sysctl net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1
. resolvconf
.
/etc/resolvconf/resolv.conf.d/head
resolvconf
rke config
cluster.yml
Langkah 4: Membawa kluster: rke up
Langkah 5: Menyalin KubeConfig: kube_config_cluster.yml
$HOME/.kube/config
Langkah 6: Memasang Kubectl: kubectl
kubectl get nodes
Langkah 7: Memasang Helm 3: cattle-system
Langkah 9: Menyediakan Ingress (Untuk Akses Tanpa Pengimbang Beban): ingress.yml
mengakses UI rancher di kubectl apply -f ingress.yml
(atau nama hos yang anda pilih), buat kata laluan, dan tetapkan nama domain.
https://rancher-demo.domain.test
Ini melengkapkan persediaan kluster Kubernet. Bahagian seterusnya siri ini akan meliputi memasang Kubeflow.
Atas ialah kandungan terperinci Paip Pembelajaran Mesin: Menyediakan Kubernet di Premis. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!