新建TensorFlow任务
您可以新建一个TensorFlow类型的任务。
前提条件
- 您已成功安装CCE AI Job Scheduler和CCE Deep Learning Frameworks Operator组件，否则云原生AI功能将无法使用。
- 若您是子用户，队列关联的用户中有您才能使用该队列新建任务。
- 安装组件CCE Deep Learning Frameworks Operator时，系统安装了TensorFlow深度学习框架。
操作步骤
- 登录百度智能云官网，并进入管理控制台。
- 选择“产品服务 > 云原生 > 容器引擎 CCE”，单击进入容器引擎管理控制台。
- 单击左侧导航栏中的集群管理 > 集群列表。
- 在集群列表页面中，单击目标集群名称进入集群管理页面。
- 在集群管理页面单击云原生AI > 任务管理。
- 在任务管理页面单击新建任务。
- 在新建任务页面中，完成任务基本信息配置：
- 任务名称：自定义任务名称，支持小写字母、数字、以及-或.且开头与结尾必须是小写字母或者数字，长度 1-65。
- 命名空间：选择新建任务所在的命名空间。
- 队列：选择新建任务关联的队列。
- 任务优先级：选择任务对应的任务优先级。
- 允许超发：允许超发将使用任务抢占超发功能，需要先安装CCE AI Job Scheduler组件并升级到1.4.0及以上版本。
- 延迟容忍：系统将优先把任务或工作负载调度到集群碎片资源，以提高集群资源利用率，但可能对业务延迟行能造成影响。
- 完成代码基本信息配置：
- 代码配置类型：指定代码配置方式，目前支持“BOS文件”、“本地文件上传”、“git代码仓库“与“暂不配置”。
-
执行命令：指定代码的执行命令。
9.完成数据相关信息配置：
-
设置数据源：当前支持数据集、持久卷声明、选择临时路径和选择主机路径。选择数据集时列出所有可用的数据集，选择后会同时选择与数据集同名的持久卷声明；使用持久卷声明时直接选择即可。
10.点击“下一步”，进入容器相关配置。
11.完成任务类型相关信息配置：
- 选择框架：选择“ TensorFlow ”。
- 训练方式：指定训练方式为“单机”或“分布式”。
-
选择角色：训练方式为“单机”时，只能选择“Woker”；训练方式为“分布式”时，可额外选择“PS”、“Chief”、“Evaluator”。
12.完成容器组相关信息配置，可以根据需要同时进行高级设置。
- 期望Pod数：指定容器组的Pod数目。
- 重启策略：指定容器组的重启策略，可选择的策略有“失败重启”或“从不重启”。
- 镜像地址：指定容器的镜像拉取地址，也可以直接点击“选择镜像”，选择需要使用的镜像。
- 镜像版本：指定镜像的版本，若不指定默认拉取latest版。
- 容器配额：指定容器的CPU、内存、GPU/NPU资源相关信息。
- 环境变量：填写变量名和变量值。
-
生命周期：包含启动命令、启动参数、启动后执行和停止前执行，可根据需要添加。
13.完成任务高级信息相关配置。
- 私有仓库凭证：若需要使用私有镜像仓库，请在此处添加对应镜像仓库的访问凭证。
- Tensorboard：若需要任务可视化时，可开启Tensorboard功能，开启后需要指定“服务类型”与“ 训练日志读取路径”。
- K8S标签：指定任务对应的K8S Label。
- 注释：指定任务对应的Annotation。
- 点击“完成”按钮，完成任务的新建。
Yaml创建任务示例
apiVersion: "kubeflow.org/v1"
kind: "TFJob"
metadata:
name: "tfjob-dist-mnist-for-e2e-test"
spec:
tfReplicaSpecs:
PS:
replicas: 2
restartPolicy: Never
template:
metadata:
annotations:
sidecar.istio.io/inject: "false"
# if your libcuda.so.1 is in custom path, set the correct path with the following annotation
# kubernetes.io/baidu-cgpu.nvidia-driver-lib: /usr/lib64
spec:
schedulerName: volcano
containers:
- name: tensorflow
image: registry.baidubce.com/cce-public/kubeflow/tf-dist-mnist-test:1.0
resources:
requests:
cpu: 1
memory: 1Gi
limits:
baidu.com/v100_32g_cgpu: "1"
# for gpu core/memory isolation
baidu.com/v100_32g_cgpu_core: 10
baidu.com/v100_32g_cgpu_memory: "2"
# if gpu core isolation is enabled, set the following preStop hook for graceful shutdown.
# ${'`'}dist_mnist.py${'`'} needs to be replaced with the name of your gpu process.
lifecycle:
preStop:
exec:
command: [
"/bin/sh", "-c",
"kill -10 `ps -ef | grep dist_mnist.py | grep -v grep | awk '{print $2}'` && sleep 1"
]
Worker:
replicas: 4
restartPolicy: Never
template:
metadata:
annotations:
sidecar.istio.io/inject: "false"
# if your libcuda.so.1 is in custom path, set the correct path with the following annotation
# kubernetes.io/baidu-cgpu.nvidia-driver-lib: /usr/lib64
spec:
schedulerName: volcano
containers:
- name: tensorflow
image: registry.baidubce.com/cce-public/kubeflow/tf-dist-mnist-test:1.0
env:
# for gpu memory over request, set 0 to disable
- name: CGPU_MEM_ALLOCATOR_TYPE
value: “1”
resources:
requests:
cpu: 1
memory: 1Gi
limits:
baidu.com/v100_32g_cgpu: "1"
# for gpu core/memory isolation
baidu.com/v100_32g_cgpu_core: 20
baidu.com/v100_32g_cgpu_memory: "4"
# if gpu core isolation is enabled, set the following preStop hook for graceful shutdown.
# ${'`'}dist_mnist.py${'`'} needs to be replaced with the name of your gpu process.
lifecycle:
preStop:
exec:
command: [
"/bin/sh", "-c",
"kill -10 `ps -ef | grep dist_mnist.py | grep -v grep | awk '{print $2}'` && sleep 1"
]