使用Kubeflow构建机器学习流水线

BurnsBishop 发布于18天前

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在此前的文章中,我已经向你介绍了Kubeflow,这是一个为团队设置的机器学习平台,需要构建机器学习流水线。

在本文中,我们将了解如何采用现有的机器学习详细并将其变成Kubeflow的机器学习流水线,进而可以部署在Kubernetes上。在进行本次练习的时候,请考虑你该如何将现有的机器学习项目转换到Kubeflow上。

我将使用Fashion MNIST作为例子,因为在本次练习中模型的复杂性并不是我们需要解决的主要目标。对于这一简单的例子,我将流水线分为3个阶段:

  • Git clone代码库

  • 下载并重新处理训练和测试数据

  • 训练评估

当然,你可以根据自己的用例将流水线以任意形式拆分,并且可以随意扩展流水线。

使用Kubeflow构建机器学习流水线

获取代码

你可以从Github上获取代码:

% git clone https://github.com/benjamintanweihao/kubeflow-mnist.git

以下是我们用来创建流水线的完整清单。实际上,你的代码很可能跨多个库和文件。在我们的例子中,我们将代码分为两个脚本, preprocessing.py 和 train.py 。

from tensorflow import kerasimport argparseimport osimport pickledef preprocess(data_dir: str): fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images / 255.0 os.makedirs(data_dir, exist_ok=True) with open(os.path.join(data_dir, 'train_images.pickle'), 'wb') as f: pickle.dump(train_images, f) with open(os.path.join(data_dir, 'train_labels.pickle'), 'wb') as f: pickle.dump(train_labels, f) with open(os.path.join(data_dir, 'test_images.pickle'), 'wb') as f: pickle.dump(test_images, f) with open(os.path.join(data_dir, 'test_labels.pickle'), 'wb') as f: pickle.dump(test_labels, f)if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description='Kubeflow MNIST training script') parser.add_argument('--data_dir', help='path to images and labels.') args = parser.parse_args() preprocess(data_dir=args.data_dir)

处理脚本采用单个参数 data_dir 。它下载并预处理数据,并将 pickled 版本保存在 data_dir 中。在生产代码中,这可能是TFRecords的存储目录。

train.py

import calendarimport osimport timeimport tensorflow as tfimport pickleimport argparsefrom tensorflow import kerasfrom constants import PROJECT_ROOTdef train(data_dir: str): # Training model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10)]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) with open(os.path.join(data_dir, 'train_images.pickle'), 'rb') as f: train_images = pickle.load(f) with open(os.path.join(data_dir, 'train_labels.pickle'), 'rb') as f: train_labels = pickle.load(f) model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) with open(os.path.join(data_dir, 'test_images.pickle'), 'rb') as f: test_images = pickle.load(f) with open(os.path.join(data_dir, 'test_labels.pickle'), 'rb') as f: test_labels = pickle.load(f) # Evaluation test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print(f'Test Loss: {test_loss}') print(f'Test Acc: {test_acc}') # Save model ts = calendar.timegm(time.gmtime()) model_path = os.path.join(PROJECT_ROOT, f'mnist-{ts}.h5') tf.saved_model.save(model, model_path) with open(os.path.join(PROJECT_ROOT, 'output.txt'), 'w') as f: f.write(model_path) print(f'Model written to: {model_path}')if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description='Kubeflow FMNIST training script') parser.add_argument('--data_dir', help='path to images and labels.') args = parser.parse_args() train(data_dir=args.data_dir)

在 train.py 中,将建立模型,并使用 data_dir 指定训练和测试数据的位置。模型训练完毕并且开始执行评估后,将模型写入带有时间戳的路径。请注意,该路径也已写入 output.txt 。稍后将对此进行引用。

开发Kubeflow流水线

为了开始创建Kubeflow流水线,我们需要拉取一些依赖项。我准备了一个 environment.yml ,其中包括了 kfp 0.5.0 、 tensorflow 以及其他所需的依赖项。

你需要安装Conda,然后执行以下步骤:

% conda env create -f environment.yml% source activate kubeflow-mnist% python preprocessing.py --data_dir=/path/to/data% python train.py --data_dir=/path/to/data

现在我们来回顾一下我们流水线中的几个步骤:

  • Git clone代码库

  • 下载并预处理训练和测试数据

  • 训练并进行评估

在我们开始写代码之前,需要从宏观上了解Kubeflow流水线。

流水线由连接组件构成。一个组件的输出成为另一个组件的输入,每个组件实际上都在容器中执行(在本例中为Docker)。将发生的情况是,我们会执行一个我们稍后将要指定的Docker镜像,它包含了我们运行 preprocessing.py 和 train.py 所需的一切。当然,这两个阶段会有它们的组件。

我们还需要额外的一个镜像以 git clone 项目。我们需要将项目bake到Docker镜像,但在实际项目中,这可能会导致Docker镜像的大小膨胀。

说到Docker镜像,我们应该先创建一个。

Step0:创建一个Docker镜像

如果你只是想进行测试,那么这个步骤不是必须的,因为我已经在Docker Hub上准备了一个镜像。这是 Dockerfile 的全貌:

FROM tensorflow/tensorflow:1.14.0-gpu-py3LABEL MAINTAINER "Benjamin Tan <benjamintanweihao@gmail.com>"SHELL ["/bin/bash", "-c"]# Set the localeRUN echo 'Acquire {http::Pipeline-Depth "0";};' >> /etc/apt/apt.confRUN DEBIAN_FRONTEND="noninteractive"RUN apt-get update && apt-get -y install --no-install-recommends locales && locale-gen en_US.UTF-8ENV LANG en_US.UTF-8ENV LANGUAGE en_US:enENV LC_ALL en_US.UTF-8RUN apt-get install -y --no-install-recommends \ wget \ git \ python3-pip \ openssh-client \ python3-setuptools \ google-perftools && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/*# install condaWORKDIR /tmpRUN wget --quiet https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-4.7.12-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh && \ /bin/bash ~/miniconda.sh -b -p /opt/conda && \ rm ~/miniconda.sh && \ ln -s /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh /etc/profile.d/conda.sh && \ echo ". /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh" >> ~/.bashrc# build conda environmentsCOPY environment.yml /tmp/kubeflow-mnist/conda/RUN /opt/conda/bin/conda update -n base -c defaults condaRUN /opt/conda/bin/conda env create -f /tmp/kubeflow-mnist/conda/environment.ymlRUN /opt/conda/bin/conda clean -afy# CleanupRUN rm -rf /workspace/{nvidia,docker}-examples && rm -rf /usr/local/nvidia-examples && \ rm /tmp/kubeflow-mnist/conda/environment.yml# switch to the conda environmentRUN echo "conda activate kubeflow-mnist" >> ~/.bashrcENV PATH /opt/conda/envs/kubeflow-mnist/bin:$PATHRUN /opt/conda/bin/activate kubeflow-mnist# make /bin/sh symlink to bash instead of dash:RUN echo "dash dash/sh boolean false" | debconf-set-selections && \ DEBIAN_FRONTEND=noninteractive dpkg-reconfigure dash# Set the new AllocatorENV LD_PRELOAD /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc.so.

关于Dockerfile值得关注的重要一点是Conda环境是否设置完成并准备就绪。要构建镜像:

% docker build -t your-user-name/kubeflow-mnist . -f Dockerfile% docker push your-user-name/kubeflow-mnist

那么,现在让我们来创建第一个组件!

在 pipeline.py 中可以找到以下代码片段。

Step1:Git Clone

在这一步中,我们将从远程的Git代码库中执行一个git clone。特别是,我想要向你展示如何从私有仓库中进行git clone,因为这是大多数企业的项目所在的位置。当然,这也是一个很好的机会来演示Rancher中一个很棒的功能,它能简单地添加诸如SSH密钥之类的密钥。

使用Rancher添加密钥

访问Rancher界面。在左上角,选择local,然后选择二级菜单的Default:

使用Kubeflow构建机器学习流水线

然后,选择Resources下的Secrets

使用Kubeflow构建机器学习流水线

你应该看到一个密钥的列表,它们正在被你刚刚选择的集群所使用。点击Add Secret:

使用Kubeflow构建机器学习流水线

使用你在下图中所看到的值来填写该页面。如果kubeflow没有在命名空间栏下展示出来,你可以通过选择 Add to a new namespace 并且输入kubeflow简单地创建一个。

确保Scope仅是个命名空间。如果将Scope设置为所有命名空间,那么将使得在Default项目中的任意工作负载都能够使用你的ssh密钥。

在Secret Values中,key是 id_rsa ,值是 id_rsa 的内容。完成之后,点击Save。

使用Kubeflow构建机器学习流水线

如果一些进展顺利,你将会看到下图的内容。现在你已经成功地在kubeflow命名空间中添加了你的SSH密钥,并且无需使用kubectl!

使用Kubeflow构建机器学习流水线

既然我们已经添加了我们的SSH key,那么是时候回到代码。我们如何利用新添加的SSH密钥来访问私有git仓库?

def git_clone_darkrai_op(repo_url: str): volume_op = dsl.VolumeOp( name="create pipeline volume", resource_name="pipeline-pvc", modes=["ReadWriteOnce"], size="3Gi" ) image = 'alpine/git:latest' commands = [ "mkdir ~/.ssh", "cp /etc/ssh-key/id_rsa ~/.ssh/id_rsa", "chmod 600 ~/.ssh/id_rsa", "ssh-keyscan bitbucket.org >> ~/.ssh/known_hosts", f"git clone {repo_url} {PROJECT_ROOT}", f"cd {PROJECT_ROOT}"] op = dsl.ContainerOp( name='git clone', image=image, command=['sh'], arguments=['-c', ' && '.join(commands)], container_kwargs={'image_pull_policy': 'IfNotPresent'}, pvolumes={"/workspace": volume_op.volume} ) # Mount Git Secrets op.add_volume(V1Volume(name='ssh-key-volume', secret=V1SecretVolumeSource(secret_name='ssh-key-secret'))) op.add_volume_mount(V1VolumeMount(mount_path='/etc/ssh-key', name='ssh-key-volume', read_only=True)) return op

首先,创建一个Kubernetes volume,预定义大小为3Gi。其次,将 image 变量指定为我们将要使用的 alpine/git Docker镜像。之后是在Docker容器中执行的命令列表。这些命令实质上是设置SSH密钥的,以便于流水线可以从私有仓库 git clone ,或者使用 git://URL 来代替  https:// 。

该函数的核心是下面一行,返回一个 dsl.ContainerOp 。

command 和 arguments 指定了执行镜像之后需要执行的命令。

最后一个变量十分有趣,是 pvolumes ,它是Pipeline Volumes简称。它创建一个Kubernetes volume并允许流水线组件来共享单个存储。该volume被挂载在 /workspace 上。那么这个组件要做的就是把仓库 git clone 到 /workspace 中。

使用Secrets

再次查看命令和复制SSH密钥的位置。

流水线volume在哪里创建呢?当我们将所有组件都整合到一个流水线中时,就会看到创建好的volume。我们在 /etc/ssh-key/ 上安装secrets:

op.add_volume_mount(V1VolumeMount(mount_path='/etc/ssh-key', name='ssh-key-volume', read_only=True))

请记得我们将secret命名为 ssh-key-secret :

op.add_volume(V1Volume(name='ssh-key-volume', secret=V1SecretVolumeSource(secret_name='ssh-key-secret')))

通过使用相同的volume名称 ssh-key-volume ,我们可以把一切绑定在一起。

Step2:预处理

def preprocess_op(image: str, pvolume: PipelineVolume, data_dir: str): return dsl.ContainerOp( name='preprocessing', image=image, command=[CONDA_PYTHON_CMD, f"{PROJECT_ROOT}/preprocessing.py"], arguments=["--data_dir", data_dir], container_kwargs={'image_pull_policy': 'IfNotPresent'}, pvolumes={"/workspace": pvolume} )

正如你所看到的, 预处理步骤看起来十分相似。

image 指向我们在Step0中创建的Docker镜像。

这里的 command 使用指定的conda python简单地执行了 preprocessing.py 脚本。变量data_dir被用于执行 preprocessing.py 脚本。

在这一步骤中 pvolume 将在 /workspace 里有仓库,这意味着我们所有的脚本在这一阶段都是可用的。并且在这一步中预处理数据会存储在 /workspace 下的 data_dir 中。

Step3:训练和评估

def train_and_eval_op(image: str, pvolume: PipelineVolume, data_dir: str, ): return dsl.ContainerOp( name='training and evaluation', image=image, command=[CONDA_PYTHON_CMD, f"{PROJECT_ROOT}/train.py"], arguments=["--data_dir", data_dir], file_outputs={'output': f'{PROJECT_ROOT}/output.txt'}, container_kwargs={'image_pull_policy': 'IfNotPresent'}, pvolumes={"/workspace": pvolume} )

最后,是时候进行训练和评估这一步骤。这一步唯一的区别在于 file_outputs 变量。如果我们再次查看 train.py ,则有以下代码段:

 with open(os.path.join(PROJECT_ROOT, 'output.txt'), 'w') as f: f.write(model_path) print(f'Model written to: {model_path}')

我们正在将模型路径写入名为 output.txt 的文本文件中。通常,可以将其发送到下一个流水线组件,在这种情况下,该参数将包含模型的路径。

将一切放在一起

要指定流水线,你需要使用 dsl.pipeline 来注释流水线功能:

@dsl.pipeline( name='Fashion MNIST Training Pipeline', description='Fashion MNIST Training Pipeline to be executed on KubeFlow.')def training_pipeline(image: str = 'benjamintanweihao/kubeflow-mnist', repo_url: str = 'https://github.com/benjamintanweihao/kubeflow-mnist.git', data_dir: str = '/workspace'): git_clone = git_clone_darkrai_op(repo_url=repo_url) preprocess_data = preprocess_op(image=image, pvolume=git_clone.pvolume, data_dir=data_dir) _training_and_eval = train_and_eval_op(image=image, pvolume=preprocess_data.pvolume, data_dir=data_dir)if __name__ == '__main__': import kfp.compiler as compiler compiler.Compiler().compile(training_pipeline, __file__ + '.tar.gz')

还记得流水线组件的输出是另一个组件的输入吗?在这里, git clone 、 container_op 的 pvolume 将传递到 preprocess_cp 。

最后一部分将 pipeline.py 转换为可执行脚本。最后一步是编译流水线:

% dsl-compile --py pipeline.py --output pipeline.tar.gz

上传并执行流水线

现在要进行最有趣的部分啦!第一步,上传流水线。点击 Upload a pipeline :

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接下来,填写 Pipeline Name 和 Pipeline Description ,然后选择 Choose file 并且指向 pipeline.tar.gz 以上传流水线。

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下一页将会展示完整的流水线。我们所看到的是一个流水线的有向无环图,在本例中这意味着依赖项会通往一个方向并且它不包含循环。点击蓝色按钮 Create run  以开始训练。

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大部分字段已经已经填写完毕。请注意, Run parameters 与使用 @ dsl.pipeline 注释的 training_pipeline 函数中指定的参数相同:

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最后,当你点击蓝色的Start按钮时,整个流水线就开始运转了!你点击每个组件并查看日志就能够知道发生了什么。当整个流水线执行完毕时,在所有组件的右方会有一个绿色的确认标志,如下所示:

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结论

如果你从上一篇文章开始就一直在关注,那么你应该已经安装了Kubeflow,并且应该能体会到大规模管理机器学习项目的复杂性。

在这篇文章中,我们先介绍了为Kubeflow准备一个机器学习项目的过程,然后是构建一个Kubeflow流水线,最后是使用Kubeflow接口上传并执行流水线。这种方法的奇妙之处在于,你的机器学习项目可以是简单的,也可以是复杂的,只要你愿意,你就可以使用相同的技术。

因为Kubeflow使用Docker容器作为组件,你可以自由地加入任何你喜欢的工具。而且由于Kubeflow运行在Kubernetes上,你可以让Kubernetes处理机器学习工作负载的调度。

我们还了解了一个我喜欢的Rancher功能,它十分方便,可以轻松添加secrets。立刻,你就可以轻松地组织secrets(如SSH密钥),并选择将其分配到哪个命名空间,而无需为Base64编码而烦恼。就像Rancher的应用商店一样,这些便利性使Kubernetes的工作更加愉快,更不容易出错。

当然,Rancher提供的服务远不止这些,我鼓励你自己去做一些探索。我相信你会偶然发现一些让你大吃一惊的功能。Rancher作为一个开源的企业级Kubernetes管理平台,Run Kubernetes Everywhere一直是我们的愿景和宗旨。开源和无厂商锁定的特性,可以让用户轻松地在不同的基础设施部署和使用Rancher。此外,Rancher极简的操作体验也可以让用户在不同的场景中利用Rancher提升效率,帮助开发人员专注于创新,而无需在繁琐的小事中浪费精力。

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About Rancher Labs

Rancher Labs由CloudStack之父梁胜创建。旗舰产品Rancher是一个开源的企业级Kubernetes管理平台,实现了Kubernetes集群在混合云+本地数据中心的集中部署与管理。Rancher一向因操作体验的直观、极简备受用户青睐,被Forrester评为2018年全球容器管理平台领导厂商,被Gartner评为2017年全球最酷的云基础设施供应商。

目前Rancher在全球拥有超过三亿的核心镜像下载量,并拥有包括CCTV、中国联通、华为、中国平安、中国人寿、厦门航空、上汽集团、丰田、中联重科、迪斯尼、IBM、Cisco、Nvidia、辉瑞制药等全球著名企业在内的共40000家企业客户。

Rancher已于2020年2月完成了中国本土化和国产化,从2020年3月1日开始,Rancher在中国大陆及港澳台地区的业务,均由全中资公司云澈信息技术(深圳)有限公司承载,并面向中国企业客户提供中国企业版Rancher产品和基于K3s的“软件定义边缘”解决方案。

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