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机器学习实战
1 介绍
Kubeflow是在k8s平台之上针对机器学习的开发、训练、优化、部署、管理的工具集合，内部集成的方式融合机器学习中的很多领域的开源项目，比如Jupyter、tfserving、Katib、Fairing、Argo等。可以针对机器学习的不同阶段：数据预处理、模型训练、模型预测、服务管理等进行管理。只要安装了k8s，可以在本地、机房、云环境中部署。
2 开发工具集
机器学习的目标最终还是为了在生产环境或者业务场景中使用，但这个过程却是很复杂的，需要进行数据加载、切分、预处理、特征工程、模型训练、验证、超参数调优、模型部署等等；为了正常使用模型，还需要在模型上线后，持续不断的输入数据才能得到预测的结果。
人工构建整个过程并进行维护是很复杂的，使用Kubeflow可以节省很多成本。比如在构建模型时，可以选择你喜欢的算法框架进行模型开发，试验阶段可以通过Jupyter进行交互式的编程，基于Pipeline构建整个训练过程的工作流实现各种处理逻辑，基于Katib进行超参数的自动优化；生产环境中，可以使用TFJob等进行分布式训练，基于KFServing等进行在线模型的服务，基于Metadata或TensorBoard进行模型的监控。
3 使用场景
扩展性：Kf基于k8s可以达到可扩展、可移植、分布式ML平台， 通过Kf你可以轻松管理整个AI生命周期，比如在模型部署的时候自动进行扩容、在试验阶段自由创建笔记本。由于底层基于K8s来提供一致性与高可靠，使用者可以更聚焦于上层的算法模型设计，而不用过多的关注底层构建。
迭代性：构建高质量的机器学习模型可能需要快速的迭代，Kf提供友好的UI界面支持快速追踪对比实验结果，你可以很方便的决定哪个模型训练效果更好。Kf内部提供Jupyter笔记本，支持如Tensorflow、Pytorch等流行的深度学习框架。模型训练配置简单，方便进行分布式训练、部署，提升端到端的开发过程。
混合性：机器学习模型的训练可能涉及多个团队、多个集群和云环境的共享，Kf支持主流的云平台，提供各个环境之间的移植性。你可以在本地开发模型、在集群的GPU上进行训练、最后部署到云环境中，快速的开发模式和高效的部署使得整个过程就像单机操作一样。
超参调优：在模型训练中，超参数调优是很关键也很复杂的过程，对模型最终的准确度和性能有很大的影响，手动尝试各种超参数的组合非常浪费时间。Kf通过Katib来支持自动超参数优化，这种自动优化会节省大量的计算时间，提高模型优化的效率。
持续集成：Kf目前并没有这个方面成型的产品，但是可以通过Pipeline组件来实现。Pipeline支持创建可重复的工作流，可以自动触发整个工作流的重跑以及模型的训练。
4 部署
Kubeflow的部署其实很简单，主要是依赖的镜像大多出自Google因此会遇到很多网络问题。解决办法推荐是通过阿里云镜像手动下载docker镜像，然后tag成目标镜像；或者直接修改kustomize中的镜像地址。
安装时需要下载kfctl并按照文档配置环境变量，比如我试过Ubuntu 18，可以参考下面的文档：https://www.kubeflow.org/docs/started/k8s/kfctl-k8s-istio/，大致流程如下：
1 到地址中下载对应的kfctl，darwin为mac，linux为其他，不支持windows
https://github.com/kubeflow/kfctl/releases/tag/v1.0.2
2 压缩包解压缩
tar -xvf kfctl_v1.0.2_.tar.gz
3 配置环境变量 vi /etc/profile
export PATH=$PATH:""
export KF_NAME=<自定义名称>
export BASE_DIR=
export KF_DIR=${BASE_DIR}/${KF_NAME}
export CONFIG_URI="https://raw.githubusercontent.com/kubeflow/manifests/v1.0-branch/kfdef/kfctl_k8s_istio.v1.0.2.yaml"
4 更新环境变量
source /etc/profile
5 执行命令
mkdir -p ${KF_DIR}
cd ${KF_DIR}
kfctl apply -V -f ${CONFIG_URI}
6 查看安装服务
kubectl -n kubeflow get all
整个安装过程很缓慢，尤其是前期需要安装cert-manager进行权限控制，需要等服务正常。
中间会有大量的镜像报错ImagePullBackOff，这表示镜像拉取失败。解决办法：
1 查看具体pod的详情
kubectl describe pod admission-webhook-bootstrap-stateful-set-0 -n kubeflow
2 去阿里云镜像站搜索镜像
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pigeonw/ingress-setup
3 重命名
sudo docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pigeonw/ingress-setup:latest gcr.io/kubeflow-images-public/ingress-setup:latest
4 修改kustomize中的配置
cd ./kustomize/webhook/base
sudo vim deployment.yaml
修改镜像拉取策略
imagePullPolicy: IfNotPresent
原来如果是Always表示总是会去拉取远程镜像，IfNotPresent表示本地不存在时才会拉取
5 修改完成后等待一会，如果状态还没有变成Running，可以执行
kfctl apply -f kfctlxxx.yaml 重新创建
都部署成功后，大致可以看到如下的运行状态，仅供参考：
5 使用
部署成功后，通过端口映射可以支持在外部访问：
export NAMESPACE=istio-system
kubectl port-forward --address 0.0.0.0 -n ${NAMESPACE} svc/istio-ingressgateway 8080:80
然后访问目标地址即可，如localhost:8080，自定义namespace后可以看到如下画面:
后面将会分享Notebook、Pipeline、Katib等的使用，感谢关注。