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KubeflowMode.rst

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在 Kubeflow 上运行 Experiment

NNI 支持在 Kubeflow 上运行，称为 kubeflow 模式。 在开始使用 NNI 的 Kubeflow 模式前，需要有一个 Kubernetes 集群，可以是私有部署的，或者是 Azure Kubernetes Service(AKS)，并需要一台配置好 kubeconfig 的 Ubuntu 计算机连接到此 Kubernetes 集群。 如果不熟悉 Kubernetes，可先浏览 这里 。 在 kubeflow 模式下，每个 Trial 程序会在 Kubernetes 集群中作为一个 Kubeflow 作业来运行。

私有部署的 Kubernetes 的准备工作

  1. 采用 Kubernetes 1.8 或更高版本。 根据 指南 来安装 Kubernetes。
  2. 在 Kubernetes 集群中下载、安装、部署 Kubeflow。 根据 指南 来安装 Kubeflow。
  3. 配置 kubeconfig 文件，NNI 将使用此配置与 Kubernetes API 服务交互。 默认情况下，NNI 管理器会使用 $(HOME)/.kube/config 作为 kubeconfig 文件的路径。 也可以通过环境变量 KUBECONFIG 来指定其它 kubeconfig 文件。 根据 指南 了解更多 kubeconfig 的信息。
  4. 如果 NNI Trial 作业需要 GPU 资源，需按照 指南 来配置 Kubernetes 下的 Nvidia 插件。
  5. 准备 NFS 服务器 并导出通用的装载 (mount)，推荐将 NFS 服务器路径映射到 root_squash 选项，否则可能会在 NNI 复制文件到 NFS 时出现权限问题。 参考 页面，来了解关于 root_squash 选项，或 Azure File Storage。
  6. 在安装 NNI 并运行 nnictl 的计算机上安装 NFS 客户端。 运行此命令安装 NFSv4 客户端：
apt-get install nfs-common
  1. 参考 指南 安装 NNI。

Azure 部署的 Kubernetes 的准备工作

  1. NNI 支持基于 Azure Kubernetes Service 的 Kubeflow，参考 指南 来设置 Azure Kubernetes Service。
  2. 安装 Azure CLI 和 kubectl。 使用 az login 命令来设置 Azure 账户，并将 kubectl 客户端连接到 AKS，参考此 指南。
  3. 在 Azure Kubernetes Service 上部署 Kubeflow，参考此 指南。
  4. 参考此 指南 来创建 Azure 文件存储账户。 NNI 需要 Azure Storage Service 来存取代码和输出文件。
  5. NNI 需要访问密钥来连接 Azure 存储服务，NNI 使用 Azure Key Vault 服务来保护私钥。 设置 Azure Key Vault 服务，并添加密钥到 Key Vault 中来存取 Azure 存储账户。 参考 指南 来存储访问密钥。

设计

Kubeflow 训练平台会实例化一个 Kubernetes 客户端来与 Kubernetes 集群的 API 服务器交互。

对于每个 Trial，会上传本机 codeDir 路径（在 nni_config.yml 中配置）中的所有文件，包括 parameter.cfg 这样的生成的文件到存储卷中。 当前支持两种存储卷：nfs 和 azure file storage，需要在 NNI 的 YAML 文件中进行配置。 当文件准备好后，Kubeflow 训练平台会调用 Kubernetes 的 API 来创建 Kubeflow 作业 (tf-operator 作业或 pytorch-operator 作业) ，并将存储卷挂载到作业的 pod 中。 Kubeflow 作业的输出文件，例如 stdout, stderr, trial.log 以及模型文件，也会被复制回存储卷。 NNI 会在网页中显示每个 Trial 的存储卷的 URL，以便浏览日志和输出文件。

支持的操作符（operator）

NNI 仅支持 Kubeflow 的 tf-operator 和 pytorch-operator，其它操作符未经测试。 可以在配置文件中设置操作符类型。 这是 tf-operator 的设置：

kubeflowConfig:
  operator: tf-operator

这是 pytorch-operator 的设置：

kubeflowConfig:
  operator: pytorch-operator

如果要使用 tf-operator，需要在 Trial 配置中设置 ps 和 worker。如果要使用 pytorch-operator，需要在 Trial 配置中设置 master 和 worker。

支持的存储类型

NNI 支持使用 NFS 和 Azure 存储来存储代码和输出文件，可在配置文件进行相应的配置。

NFS 存储配置如下：

kubeflowConfig:
  storage: nfs
  nfs:
    # Your NFS server IP, like 10.10.10.10
    server: {your_nfs_server_ip}
    # Your NFS server export path, like /var/nfs/nni
    path: {your_nfs_server_export_path}

如果使用了 Azure 存储，需要在 YAML 文件中如下设置 kubeflowConfig：

kubeflowConfig:
  storage: azureStorage
  keyVault:
    vaultName: {your_vault_name}
    name: {your_secert_name}
  azureStorage:
    accountName: {your_storage_account_name}
    azureShare: {your_azure_share_name}

运行实验

以 examples/trials/mnist-tfv1 为例。 这是一个 TensorFlow 作业，使用了 Kubeflow 的 tf-operator。 NNI 的 YAML 配置文件如下：

authorName: default
experimentName: example_mnist
trialConcurrency: 2
maxExecDuration: 1h
maxTrialNum: 20
#choice: local, remote, pai, kubeflow
trainingServicePlatform: kubeflow
searchSpacePath: search_space.json
#choice: true, false
useAnnotation: false
tuner:
  #choice: TPE, Random, Anneal, Evolution
  builtinTunerName: TPE
  classArgs:
    #choice: maximize, minimize
    optimize_mode: maximize
assessor:
  builtinAssessorName: Medianstop
  classArgs:
    optimize_mode: maximize
trial:
  codeDir: .
  worker:
    replicas: 2
    command: python3 dist_mnist.py
    gpuNum: 1
    cpuNum: 1
    memoryMB: 8196
    image: msranni/nni:latest
  ps:
    replicas: 1
    command: python3 dist_mnist.py
    gpuNum: 0
    cpuNum: 1
    memoryMB: 8196
    image: msranni/nni:latest
kubeflowConfig:
  operator: tf-operator
  apiVersion: v1alpha2
  storage: nfs
  nfs:
    # Your NFS server IP, like 10.10.10.10
    server: {your_nfs_server_ip}
    # Your NFS server export path, like /var/nfs/nni
    path: {your_nfs_server_export_path}

注意：如果用 Kubeflow 模式运行，需要在 YAML 文件中显式设置 trainingServicePlatform: kubeflow。

如果要运行 Pytorch 作业，需要如下配置：

authorName: default
experimentName: example_mnist_distributed_pytorch
trialConcurrency: 1
maxExecDuration: 1h
maxTrialNum: 10
#choice: local, remote, pai, kubeflow
trainingServicePlatform: kubeflow
searchSpacePath: search_space.json
#choice: true, false
useAnnotation: false
tuner:
  #choice: TPE, Random, Anneal, Evolution
  builtinTunerName: TPE
  classArgs:
    #choice: maximize, minimize
    optimize_mode: minimize
trial:
  codeDir: .
  master:
    replicas: 1
    command: python3 dist_mnist.py
    gpuNum: 1
    cpuNum: 1
    memoryMB: 2048
    image: msranni/nni:latest
  worker:
    replicas: 1
    command: python3 dist_mnist.py
    gpuNum: 0
    cpuNum: 1
    memoryMB: 2048
    image: msranni/nni:latest
kubeflowConfig:
  operator: pytorch-operator
  apiVersion: v1alpha2
  nfs:
    # Your NFS server IP, like 10.10.10.10
    server: {your_nfs_server_ip}
    # Your NFS server export path, like /var/nfs/nni
    path: {your_nfs_server_export_path}

kubeflow 模式的配置有下列主键：

  • codeDir
    • 代码目录，存放训练代码和配置文件
  • worker (必填)。 此部分用于配置 TensorFlow 的 worker 角色
    • replicas
      • 必填。 需要运行的 TensorFlow woker 角色的数量，必须为正数。
    • command
      • 必填。 用来运行 Trial 作业的命令，例如：python mnist.py。
    • memoryMB
      • 必填。 Trial 程序的内存需求，必须为正数。
    • cpuNum
    • gpuNum
    • image
      • 必填。 在 kubeflow 模式中，Kubernetes 会安排 Trial 程序在 Pod 中执行。 此键用来指定 Trial 程序的 pod 使用的 Docker 映像。
      • 我们已经 build 了一个 docker image :githublink:`msranni/nni <deployment/docker/Dockerfile>`。 可以直接使用此映像，或参考它来生成自己的映像。
    • privateRegistryAuthPath
      • 可选字段，指定 config.json 文件路径。此文件，包含了 Docker 注册的认证令牌，用来从私有 Docker 中拉取映像。 参考文档。
    • apiVersion
      • 必填。 Kubeflow 的 API 版本。
  • ps (可选)。 此部分用于配置 TensorFlow 的 parameter 服务器角色。
  • master (可选)。 此部分用于配置 PyTorch 的 parameter 服务器角色。

完成并保存 NNI Experiment 配置文件后（例如可保存为：exp_kubeflow.yml），运行以下命令：

nnictl create --config exp_kubeflow.yml

来在 Kubeflow 模式下启动实验。 NNI 会为每个 Trial 创建 Kubeflow tfjob 或 pytorchjob，作业名称的格式为 nni_exp_{experiment_id}_trial_{trial_id}。 可以在 Kubernetes 面板中看到创建的 Kubeflow tfjob。

注意：Kubeflow 模式下，NNIManager 会启动 RESTful 服务，监听端口为 NNI 网页服务器的端口加1。 例如，如果网页端口为 8080，那么 RESTful 服务器会监听在 8081 端口，来接收运行在 Kubernetes 中的 Trial 作业的指标。 因此，需要在防火墙中启用端口 8081 的 TCP 协议，以允许传入流量。

当一个 Trial 作业完成后，可以在 NNI 网页的概述页面（如：http://localhost:8080/oview）中查看 Trial 的信息。

版本校验

从 0.6 开始，NNI 支持版本校验，详情参考 这里。

如果在使用 Kubeflow 模式时遇到任何问题，请到 NNI Github repo 中创建问题。