运维上海2017-机器学习模型训练的Kubernetes实践-袁晓沛

以下是对文档内容的总结： --- **标题：《运维上海2017-机器学习模型训练的Kubernetes实践-袁晓沛》** **内容概要：** 1. **业务背景与痛点** - 机器学习训练对资源（尤其是GPU）的需求较高，但原有方案（如Docker Swarm、Rancher）存在功能弱、社区支持不足等问题。 - 引入Kubernetes（K8S）后，仍面临资源利用率低、GPU支持不完善、存储配置复杂等痛点。 2. **为什么选择Kubernetes？** - K8S功能强大，社区支持良好，适合复杂的资源管理和调度需求。 - K8S的扩展性和灵活性能够满足机器学习训练的多样化需求。 3. **基于K8S的AI训练实践** - **资源规划与分配**：通过Node Label标识GPU类型（如nvidia-gpu-type: Tesla-K80），使用NodeSelector动态分配资源，避免资源争用。 - **存储管理**：采用Ceph Volume进行存储管理，解决了存储配置问题。 - **监控与警报**：通过Prometheus抓取监控数据，但在实践中遇到配置问题（如scrape配置不当），最终通过独立组件解决。 4. **一次踩坑经历** - 在使用Ceph Volume时，误将存储格式化，导致数据丢失。解决方案是通过独立外部进程操作rbd（基于List-Watch API-Server事件）。 5. **接下来的工作** - 扩展K8S的训练能力，支持更多场景。 - 针对机器学习训练的特点，优化K8S的调度算法，提升资源利用率。 - 提供更多定制化的训练模板，简化用户操作。 --- **总结：** 本文主要分享了七牛云在机器学习模型训练中使用Kubernetes的实践经验，重点描述了资源规划、存储管理、监控配置中的痛点与解决方案，并对未来的优化方向进行了展望。通过K8S的灵活性和强大的社区支持，七牛云在AI训练场景中实现了资源的高效管理与利用。