随着深度学习技术在各个领域的应用，为了满足高性能计算需求，很多使用 TensorFlow 框架进行深度学习开发的企业，需要部署到 Kubernetes 集群上。本文将介绍如何在 Kubernetes 中部署 TensorFlow，不仅仅可以帮助您节约运维成本，而且可以提高深度学习应用程序的部署效率，开箱即用，并且可以实现部署全自动化。
TensorFlow-Kubernetes 架构
TensorFlow-Kubernetes 架构是基于 Kubernetes 的深度学习框架，主要包括以下组件:
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| TensorFlow | 深度学习框架 |
| Kubernetes | 容器编排工具 |
| Docker | 容器化技术 |
TensorFlow 是 Google 推出的开源深度学习框架，支持多种机器学习框架，例如卷积神经网络、循环神经网络等。Kubernetes 是 Google 推出的开源容器编排工具，支持在多种计算机设备上自动化部署、扩展和管理应用容器，它可以为您管理应用的计算资源，使您可以在多个物理机器上平滑地扩展和升级应用程序。Docker 则是我们选择的轻量级容器化工具。
在使用Tensorflow-Kubernetes 架构时，我们可以使用标准的Docker格式封装TF代码和库，并使用Kubernetes 去调度不同的任务，使得所有的计算机资源都可以充分利用。
TensorFlow-Kubernetes 基本部署安装步骤
- 更新您的Docker 容器的版本，因为 Kubernetes 依赖于 Docker 容器编排技术。
sudo apt-get update sudo apt-get install -y docker.io
- 配置 Kubernetes 集群：
# 安装Kubernetes 控制器和其他minikube组件 curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/v1.15.0/bin/linux/amd64/kubectl && chmod +x kubectl && sudo mv kubectl /usr/local/bin/ curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/v1.1.1/minikube-linux-amd64 && chmod +x minikube-linux-amd64 && sudo mv minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube # 启动 Kubernetes sudo minikube start --vm-driver=kvm2 --network-plugin=cni --memory 6144 --cpus 6
- 部署 TensorFlow 在 Kubernetes 集群上：
# 安装 TensorFlow-k8s-image docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3 docker tag tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3 gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3 docker push gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3 # 部署 TensorFlow 应用 kubectl run tensorflow --image=gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3 --requests=cpu=1,memory=4Gi --limits=cpu=4,memory=16Gi
- 访问 TensorFlow 应用
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-------------------- -------TensorFlow-Kubernetes 的优势
使用 TensorFlow-Kubernetes 对 TensorFlow 进行部署，具有以下优势：
- 组件之间协调好：使用 Kubernetes 的容器编排特性，部署 TensorFlow 应用程序可以更加灵活。Kubernetes 可以自动管理应用程序的有状态或无状态组件，从而能够实现组件之间的协调和集成。
- 加速训练流程：因为 Kubernetes 和 TensorFlow 都可以进行水平扩展，所以我们可以运用 Kubernetes 来管理多个 TensorFlow 工作负载，并且实现多个容器之间的交换和资源分配。
- 全自动化部署：将 TensorFlow 应用部署到 Kubernetes 中后，就可以直接利用 Kubernetes 完成自动扩容、应用升级、服务发现等自动化功能。
结论
通过本文的介绍，您可以看到如何使用 TensorFlow-Kubernetes 架构，来为您的深度学习 TensorFlow 应用程序部署、升级以及自动化管理。相信 TensorFlow-Kubernetes 将会成为越来越多的企业在深度学习领域中的选择。
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