基于Kubernetes 的机器学习工作流

介绍

Pipeline是Kubeflow社区最近开源的一个端到端工作流项目，帮助我们来管理，部署端到端的机器学习工作流。Kubeflow 是一个谷歌的开源项目，它将机器学习的代码像构建应用一样打包，使其他人也能够重复使用。
kubeflow/pipeline 提供了一个工作流方案，将这些机器学习中的应用代码按照流水线的方式编排，形成可重复的工作流。并提供平台，帮助编排，部署，管理，这些端到端机器学习工作流。

概念

pipeline 是一个面向机器学习的工作流解决方案，通过定义一个有向无环图描述流水线系统（pipeline），流水线中每一步流程是由容器定义组成的组件（component）。
当我们想要发起一次机器学习的试验时，需要创建一个experiment，在experiment中发起运行任务（run）。Experiment 是一个抽象概念，用于分组管理运行任务。

• Pipeline：定义一组操作的流水线，其中每一步都由component组成。 背后是一个Argo的模板配置。
• Component： 一个容器操作，可以通过pipeline的sdk 定义。每一个component 可以定义定义输出（output）和产物（artifact）， 输出可以通过设置下一步的环境变量，作为下一步的输入， artifact 是组件运行完成后写入一个约定格式文件，在界面上可以被渲染展示。
• Experiment： 可以看做一个工作空间，管理一组运行任务。
• Run： pipeline 的运行任务实例，这些任务会对应一个工作流实例。由Argo统一管理运行顺序和前后依赖关系。
• Recurring run: 定时任务，定义运行周期，Pipeline 组件会定期拉起对应的Pipeline Run。

Pipeline 里的流程图

组件的Artifact

模块

Pipeline 的组件比较简单，大致分为5个部分。

• MySQL： 用于存储Pipeline/Run 等元数据。
• Backend： 一个由go编写的后端，提供kubernetes ApiServer 风格的Restful API。处理前端以及SDK发起的操作请求。 Pipeline/Experiment 之类的请求会直接存入MySQL元数据。和Run 相关的请求除了写入MySQL以外还会通过APIServer 同步操作Argo实例。
• CRD Controller： Pipeline 基于Argo扩展了自己的CRD ScheduledWorkflow， CRD Controller 中会主要监听ScheduledWorkflow和Argo 的Workflow 这两个CRD变化。处理定期运行的逻辑。
• Persistence Agent： 和CRD Controller 一样监听Argo Workflow变化，将Workflow状态同步到MySQL 元数据中。它的主要职责是实时获取工作流的运行结果。
• Web UI：提供界面操作。 从Backend 中读取元数据，将流水线过程和结果可视化，获取日志，发起新的任务等。

其他工具

除了以上核心模块以外， Pipeline提供了一系列工具，帮助更好构建流水线。

• SDK， 用于定义pipeline和component，编译为一个argo yaml模板，可以在界面上导入成pipeline。
• CLI 工具，替代Web UI，调用Backend Api 管理流水线
• Jupyter notebook。 可以在notebook中编写训练代码，也可以在notebook中通过sdk管理Pipeline。

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本文作者：萧元

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