快速入门指南

摘要

1. 按照入门指南 - 安装 Kubeflow中的步骤安装 Kubeflow。
2. 在浏览器中打开 Kubeflow 的中心面板。
3. 点击左侧面板中的“笔记本”。
4. 点击“新建服务器”以创建一个新的笔记本服务器。
5. 指定笔记本服务器的配置。
6. 在笔记本配置完成后，点击“连接”

详细步骤

1. 在浏览器中打开 Kubeflow 的中心面板。

2. 选择命名空间

   • 点击命名空间下拉菜单查看可用命名空间列表。
   • 选择与您的 Kubeflow Profile 对应的命名空间。（更多信息请参阅关于配置文件和命名空间的页面）

   

3. 点击左侧面板中的“笔记本服务器”

   

4. 在“笔记本服务器”页面上，点击“新建服务器”

   

5. 为您的笔记本服务器输入“名称”。

   • 名称可以包含字母和数字，但不能包含空格。
   • 例如，my-first-notebook。

   

6. 为您的笔记本服务器选择 Docker “镜像”

   • 自定义镜像：如果您选择自定义选项，必须指定一个 Docker 镜像，格式为registry/image:tag。（更多信息请参阅关于容器镜像的指南。）
   • 标准镜像：点击“镜像”下拉菜单查看可用镜像列表。（您可以从 Kubeflow 管理员配置的列表中选择）

7. 指定笔记本服务器将请求的“CPU”数量。

8. 指定笔记本服务器将请求的“内存”数量。

9. 指定一个“工作空间卷”作为 PVC 卷挂载到您的主文件夹。

10. （可选）指定一个或多个“数据卷”作为 PVC 卷挂载。

11. （可选）指定一个或多个附加“配置”

    • 这些对应于您 Profile 命名空间中存在的PodDefault 资源。
    • Kubeflow 会将“配置”字段中的标签与 PodDefault manifest 中指定的属性进行匹配。
    • 例如，在“配置”字段中选择标签add-gcp-secret，以匹配包含以下配置的 PodDefault manifest。

    apiVersion: kubeflow.org/v1alpha1
    kind: PodDefault
    metadata:
      name: add-gcp-secret
      namespace: MY_PROFILE_NAMESPACE
    spec:
     selector:
      matchLabels:
        add-gcp-secret: "true"
     desc: "add gcp credential"
     volumeMounts:
     - name: secret-volume
       mountPath: /secret/gcp
     volumes:
     - name: secret-volume
       secret:
        secretName: gcp-secret
    

12. （可选）指定笔记本服务器将请求的任何“GPU”数量。

    • Kubeflow 在 Pod 请求中使用 “limits” 为笔记本 Pod 分配 GPU。（关于 GPU 调度的详细信息可在Kubernetes 文档中找到。）

13. （可选）指定“启用共享内存”的设置。

    • 一些库，如 PyTorch，使用共享内存进行多进程处理。
    • 目前，Kubernetes 中没有激活共享内存的实现。
    • 作为一种变通方法，Kubeflow 在/dev/shm处挂载一个 empty directory 卷。

14. 点击“启动”，使用您指定的设置创建一个新的 Notebook CRD。

    • 您应该在“笔记本服务器”页面上看到您的新笔记本服务器条目
    • 在“状态”列中应该有一个旋转指示器。
    • Kubernetes 可能需要几分钟来配置笔记本服务器 pod。
    • 将鼠标悬停在“状态”列中的图标上，即可查看 Pod 的状态。

15. 点击“连接”查看笔记本服务器公开的 Web 界面。

    

后续步骤

• 了解如何创建自己的容器镜像。
• 查看使用Jupyter 和 TensorFlow的示例。
• 查阅故障排除指南解决常见错误。