解锁云原生 AI 技能 - 开发你的机器学习工作流

按照上篇文章《解锁云原生 AI 技能 | 在 Kubernetes 上构建机器学习系统》搭建了一套 Kubeflow Pipelines 之后，我们一起小试牛刀，用一个真实的案例，学习如何开发一套基于 Kubeflow Pipelines 的机器学习工作流。

准备工作

机器学习工作流是一个任务驱动的流程，同时也是数据驱动的流程，这里涉及到数据的导入和准备、模型训练 Checkpoint 的导出评估、到最终模型的导出。这就需要分布式存储作为传输的媒介，此处使用 NAS 作为分布式存储。

创建分布式存储，这里以 NAS 为例。此处 NFS_SERVER_IP 需要替换成真实 NAS 服务器地址

创建阿里云 NAS 服务，可以参考文档
需要在 NFS Server 中创建 /data

# mkdir -p /nfs
# mount -t nfs -o vers=4.0 NFS_SERVER_IP:/ /nfs
# mkdir -p /data
# cd /
# umount /nfs

创建对应的 Persistent Volume

# cat nfs-pv.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: user-susan
  labels:
    user-susan: pipelines
spec:
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
  - ReadWriteMany
  nfs:
    server: NFS_SERVER_IP
    path: "/data"
    
# kubectl create -f nfs-pv.yaml
创建 Persistent Volume Claim
# cat nfs-pvc.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: user-susan
  annotations:
    description: "this is the mnist demo"
    owner: Tom
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  resources:
    requests:
       storage: 5Gi
  selector:
    matchLabels:
      user-susan: pipelines
# kubectl create -f nfs-pvc.yaml

开发 Pipeline

由于 Kubeflow Pipelines 提供的例子都是依赖于 Google 的存储服务，这导致国内的用户无法真正体验 Pipelines 的能力。为此，阿里云容器服务团队提供了基于 NAS 存储训练 MNIST 模型的例子，方便您在阿里云上使用和学习 Kubeflow Pipelines。具体步骤分 3 步:

(1) 下载数据
(2) 利用 TensorFlow 进行模型训练
(3) 模型导出

在这 3 个步骤中，后一个步骤都依赖于前一个步骤而完成。

Kubeflow Pipelines 中可以用 Python 代码描述这样一个流程, 完整代码可以查看 standalone_pipeline.py。

我们在例子中使用了基于开源项目 Arena 的 arena_op ，这是对于 Kubeflow 默认的 container_op 封装，它能够实现对于分布式训练 MPI 和 PS 模式的无缝衔接，另外也支持使用 GPU 和 RDMA 等异构设备和分布式存储的简单接入，同时方便从 git 源同步代码，是一个比较实用的工具 API。

@dsl.pipeline(
  name='pipeline to run jobs',
  description='shows how to run pipeline jobs.'
)
def sample_pipeline(learning_rate='0.01',
    dropout='0.9',
    model_version='1',
    commit='f097575656f927d86d99dd64931042e1a9003cb2'):
  """A pipeline for end to end machine learning workflow."""
  data=["user-susan:/training"]
  gpus=1
# 1. prepare data
  prepare_data = arena.standalone_job_op(
    name="prepare-data",
    image="byrnedo/alpine-curl",
    data=data,
    command="mkdir -p /training/dataset/mnist && \
  cd /training/dataset/mnist && \
  curl -O https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code/raw/master/data/t10k-images-idx3-ubyte.gz && \
  curl -O https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code/raw/master/data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz && \
  curl -O https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code/raw/master/data/train-images-idx3-ubyte.gz && \
  curl -O https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code/raw/master/data/train-labels-idx1-ubyte.gz")
  # 2. downalod source code and train the models
  train = arena.standalone_job_op(
    name="train",
    image="tensorflow/tensorflow:1.11.0-gpu-py3",
    sync_source="https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code.git",
    env=["GIT_SYNC_REV=%s" % (commit)],
    gpus=gpus,
    data=data,
    command='''
    echo %s;python code/tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py \
    --max_steps 500 --data_dir /training/dataset/mnist \
    --log_dir /training/output/mnist  --learning_rate %s \
    --dropout %s''' % (prepare_data.output, learning_rate, dropout),
    metrics=["Train-accuracy:PERCENTAGE"])
  # 3. export the model
  export_model = arena.standalone_job_op(
    name="export-model",
    image="tensorflow/tensorflow:1.11.0-py3",
    sync_source="https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code.git",
    env=["GIT_SYNC_REV=%s" % (commit)],
    data=data,
    command="echo %s;python code/tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/export_model.py --model_version=%s --checkpoint_path=/training/output/mnist /training/output/models" % (train.output, model_version))

Kubeflow Pipelines 会将上面的代码转化成一个有向无环图 (DAG), 其中的每一个节点就是 Component (组件)，而 Component (组件)之间的连线代表它们之间的依赖关系。从 Pipelines UI 可以看到 DAG 图:

首先具体理解一下数据准备的部分，这里我们提供了 arena.standalone_job_op 的 Python API, 需要指定该步骤的名称: name； 需要使用的容器镜像: image； 要使用的数据以及其对应到容器内部的挂载目录: data。

这里的 data 是一个数组格式, 如 data=["user-susan:/training"]，表示可以挂载到多个数据。其中 user-susan 是之前创建的 Persistent Volume Claim，而 /training 为容器内部的挂载目录。

prepare_data = arena.standalone_job_op(
    name="prepare-data",
    image="byrnedo/alpine-curl",
    data=data,
    command="mkdir -p /training/dataset/mnist && \
  cd /training/dataset/mnist && \
  curl -O https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code/raw/master/data/t10k-images-idx3-ubyte.gz && \
  curl -O https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code/raw/master/data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz && \
  curl -O https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code/raw/master/data/train-images-idx3-ubyte.gz && \
  curl -O https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code/raw/master/data/train-labels-idx1-ubyte.gz")

而上述步骤实际上是从指定地址利用 curl 下载数据到分布式存储对应的目录 /training/dataset/mnist，请注意这里的 /training 为分布式存储的根目录，类似大家熟悉的根 mount 点；而 /training/dataset/mnist 是子目录。其实后面的步骤可以通过使用同样的根 mount 点，读到数据，进行运算。

第二步是利用下载到分布式存储的数据,并通过 git 指定固定 commit id 下载代码，并进行模型训练。

train = arena.standalone_job_op(
    name="train",
    image="tensorflow/tensorflow:1.11.0-gpu-py3",
    sync_source="https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code.git",
    env=["GIT_SYNC_REV=%s" % (commit)],
    gpus=gpus,
    data=data,
    command='''
    echo %s;python code/tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py \
    --max_steps 500 --data_dir /training/dataset/mnist \
    --log_dir /training/output/mnist  --learning_rate %s \
    --dropout %s''' % (prepare_data.output, learning_rate, dropout),
    metrics=["Train-accuracy:PERCENTAGE"])

可以看到这个步骤比数据准备要相对复杂一点，除了和第一步骤中的 name， image, data 和 command 一样需要指定之外，在模型训练步骤中，还需要指定:

获取代码的方式: 从可重现实验的角度来看，对于运行试验代码的追本溯源，是非常重要的一环。可以在 API 调用时指定 sync_source 的 git 代码源，同时通过设定 env 中 GIT_SYNC_REV 指定训练代码的 commit id；
gpu: 默认为 0，就是不使用 GPU；如果为大于 0 的整数值，就代表该步骤需要这个数量的 GPU 数；
metrics: 同样是从可重现和可比较的实验目的出发，用户可以将需要的一系列指标导出，并且通过 Pipelines UI 进行直观的显示和比较。具体使用方法分为两步：1. 在调用 API 时以数组的形式指定要收集指标的 metrics name 和指标的展示格式 PERCENTAGE 或者是 RAW，比如 metrics=["Train-accuracy:PERCENTAGE"]。 2. 由于 Pipelines 默认会从 stdout 日志中收集指标，你需要在真正运行的模型代码中输出 {metrics name}={value} 或者 {metrics name}:{value}, 可以参考具体样例代码。

值得注意的是：

在本步骤中指定了和 prepare_data 相同的 data 参数 ["user-susan:/training"]，就可以在训练代码中读到对应的数据，比如 --data_dir /training/dataset/mnist。

另外由于该步骤依赖于 prepare_data，可以在方法中通过指定 prepare_data.output 表示两个步骤的依赖关系。

最后 export_model 是基于 train 训练产生的 checkpoint，生成训练模型：

export_model = arena.standalone_job_op(
    name="export-model",
    image="tensorflow/tensorflow:1.11.0-py3",
    sync_source="https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code.git",
    env=["GIT_SYNC_REV=%s" % (commit)],
    data=data,
    command="echo %s;python code/tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/export_model.py --model_version=%s --checkpoint_path=/training/output/mnist /training/output/models" % (train.output, model_version))

export_model 和第二步 train 类似，甚至要更为简单，它只是从 git 同步模型导出代码并且利用共享目录 /training/output/mnist 中的 checkpoint 执行模型导出。

整个工作流程看起来还是很直观的, 下面就可以定义一个 Python 方法将整个流程贯穿在一起：

@dsl.pipeline(
  name='pipeline to run jobs',
  description='shows how to run pipeline jobs.'
)
def sample_pipeline(learning_rate='0.01',
    dropout='0.9',
    model_version='1',
    commit='f097575656f927d86d99dd64931042e1a9003cb2'):

@dsl.pipeline 是表示工作流的装饰器，这个装饰器中需要定义两个属性，分别是 name 和 description。

入口方法 sample_pipeline 中定义了 4 个参数： learning_rate, dropout, model_version 和 commit, 分别可以在上面的 train 和 export_model 阶段使用。这里的参数的值实际上是 dsl.PipelineParam 类型，定义成 dsl.PipelineParam 的目的在于可以通过 Kubeflow Pipelines 的原生 UI 将其转换成输入表单，表单的关键字是参数名称，而默认值为参数的值。值得注意的是，这里的 dsl.PipelineParam 对应值实际上只能是字符串和数字型；而数组和 map，以及自定义类型都是无法通过转型进行变换的。

实际上，这些参数都可以在用户提交工作流时进行覆盖，以下就是提交工作流对应的 UI：

提交 Pipeline

您可以在自己的 Kubernetes 内将前面开发工作流的 Python DSL 提交到 Kubeflow Pipelines 服务中, 实际提交代码很简单:

KFP_SERVICE="ml-pipeline.kubeflow.svc.cluster.local:8888"
  import kfp.compiler as compiler
  compiler.Compiler().compile(sample_pipeline, __file__ + '.tar.gz')
  client = kfp.Client(host=KFP_SERVICE)
  try:
    experiment_id = client.get_experiment(experiment_name=EXPERIMENT_NAME).id
  except:
    experiment_id = client.create_experiment(EXPERIMENT_NAME).id
  run = client.run_pipeline(experiment_id, RUN_ID, __file__ + '.tar.gz',
                            params={'learning_rate':learning_rate,
                                     'dropout':dropout,
                                    'model_version':model_version,
                                    'commit':commit})

利用 compiler.compile 将 Python 代码编译成执行引擎 (Argo) 识别的 DAG 配置文件；

通过 Kubeflow Pipeline 的客户端创建或者找到已有的实验，并且提交之前编译出的 DAG 配置文件。

在集群内准备一个 python3 的环境，并且安装 Kubeflow Pipelines SDK：

# kubectl create job pipeline-client --namespace kubeflow --image python:3 -- sleep infinity
# kubectl  exec -it -n kubeflow $(kubectl get po -l job-name=pipeline-client -n kubeflow | grep -v NAME| awk '{print $1}') bash

登录到 Python3 的环境后,执行如下命令，连续提交两个不同参数的任务：

# pip3 install http://kubeflow.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/kfp/0.1.14/kfp.tar.gz --upgrade
# pip3 install http://kubeflow.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/kfp-arena/kfp-arena-0.4.tar.gz --upgrade
# curl -O https://raw.githubusercontent.com/cheyang/pipelines/update_standalone_sample/samples/arena-samples/standalonejob/standalone_pipeline.py
# python3 standalone_pipeline.py --learning_rate 0.0001 --dropout 0.8 --model_version 2
# python3 standalone_pipeline.py --learning_rate 0.0005 --dropout 0.8 --model_version 3

查看运行结果

登录到 Kubeflow Pipelines 的 UI: https://{pipeline地址}/pipeline/#/experiments，比如：

https://11.124.285.171/pipeline/#/experiments

点击 Compare runs 按钮，可以比较两个实验的输入、花费的时间和精度等一系列指标。让实验可追溯是让实验可重现的第一步，而利用 Kubeflow Pipelines 本身的实验管理能力则是开启实验可重现的第一步。

总结

实现一个可以运行的 Kubeflow Pipeline 需要的步骤是：

构建 Pipeline (流水线)中需要的最小执行单元 Component (组件)，如果是利用原生定义的 dsl.container_ops, 需要构建两部分代码：

构建运行时代码：通常是为每个步骤构建容器镜像，作为 Pipelines 和真正执行业务逻辑代码之间的适配器。它所做的事情为获取 Pipelines 上下文的输入参数，调用业务逻辑代码，并且将需要传递到下个步骤的输出按照 Pipelines 的规则放到容器内的指定位置，由底层工作流组件负责传递。这样产生的结果是运行时代码与业务逻辑代码会耦合在一起。可以参考 Kubeflow Pipelines 的例子；
构建客户端代码：这个步骤通常是长成下面的样子, 熟悉 Kubernetes 的朋友会发现这个步骤实际上就是在编写 Pod Spec：

container_op = dsl.ContainerOp(
        name=name,
        image='<train-image>',
        arguments=[
            '--input_dir', input_dir,
            '--output_dir', output_dir,
            '--model_name', model_name,
            '--model_version', model_version,
            '--epochs', epochs
        ],
        file_outputs={'output': '/output.txt'}
    )
container_op.add_volume(k8s_client.V1Volume(
            host_path=k8s_client.V1HostPathVolumeSource(
                path=persistent_volume_path),
            name=persistent_volume_name))
container_op.add_volume_mount(k8s_client.V1VolumeMount(
            mount_path=persistent_volume_path,
            name=persistent_volume_name))

利用原生定义的 dsl.container_ops 的好处在于灵活，由于开放了和 Pipelines 的交互接口，用户可以在 container_ops 这个层面做许多事情。但是它的问题在于：

复用度低。每个 Component 都需要构建镜像和开发运行时代码；
复杂度高。使用者需要了解 Kubernetes 的概念，比如 resource limit, PVC, node selector 等一系列概念；
支持分布式训练困难。由于 container_op 为单容器操作，如果需要支持分布式训练就需要在 container_ops 中提交和管理类似 TFJob 的任务。这里会带来复杂度和安全性的双重挑战，复杂度比较好理解，安全性是说提交 TFJob 这类任务的权限会需要开放额外的权限给 Pipeline 的开发者。

另一种方式是使用 arena_op 这种可以重用的 Component API，它使用通用运行时代码，可以免去重复构建运行时代码的工作；同时利用通用一套的 arena_op API 简化用户的使用；也支持 Parameter Server 和 MPI 等场景。建议您使用这种方式编译 Pipelines。

将构建好的 Component (组件)拼接成 Pipeline (流水线)；
将 Pipeline (流水线)编译成 Argo 的执行引擎 (Argo) 识别的 DAG 配置文件，并提交 DAG 配置文件到 Kubeflow Pipelines, 利用 Kubeflow Pipelines 自身的 UI 查看流程结果。

posted @ 2019-07-30 18:29 阿里云云原生阅读(558) 评论(0) 编辑收藏举报

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