快速入门指南

总结

1. 通过遵循 入门 - 安装 Kubeflow 来安装 Kubeflow。
2. 在浏览器中打开 Kubeflow 中央仪表板。
3. 点击“Notebooks”在左侧面板。
4. 点击 “新服务器” 来创建一个新的笔记本服务器。
5. 指定您的笔记本服务器的配置。
6. 一旦笔记本已被配置，点击“连接”

详细步骤

1. 在浏览器中打开 Kubeflow 中央仪表板。

2. 选择一个命名空间：

   • 点击命名空间下拉菜单以查看可用命名空间的列表。
   • 选择与您的 Kubeflow 配置文件对应的命名空间。 (有关更多信息，请参见 配置文件和命名空间 页面)

   

3. 点击左侧面板中的“Notebook Servers”:

   

4. 点击“新服务器”在“笔记本服务器”页面：

   

5. 为您的笔记本服务器输入一个 “名称”。

   • 名称可以包含字母和数字，但不能有空格。
   • 例如，my-first-notebook。

   

6. 为您的笔记本服务器选择一个 Docker “镜像”

   • 自定义镜像: 如果您选择自定义选项，您必须以 registry/image:tag 的形式指定一个Docker镜像。 （请参阅容器镜像指南。）
   • 标准镜像: 点击“镜像”下拉菜单查看可用镜像列表。 （您可以从您的 Kubeflow 管理员配置的列表中选择）

7. 指定您的笔记本服务器将请求的“CPU”数量。

8. 指定您的笔记本服务器将请求的“RAM”数量。

9. 指定一个“工作区卷”作为PVC卷挂载到您的主文件夹。

10. (可选) 指定一个或多个 “数据卷” 作为 PVC 卷挂载。

11. (可选) 指定一个或多个额外的 “配置”

    • 这些对应于您配置文件命名空间中存在的 PodDefault 资源。
    • Kubeflow将“configurations”字段中的标签与PodDefault清单中指定的属性进行匹配。
    • 例如，在“配置”字段中选择标签add-gcp-secret以匹配包含以下配置的PodDefault清单：

    apiVersion: kubeflow.org/v1alpha1
    kind: PodDefault
    metadata:
      name: add-gcp-secret
      namespace: MY_PROFILE_NAMESPACE
    spec:
     selector:
      matchLabels:
        add-gcp-secret: "true"
     desc: "add gcp credential"
     volumeMounts:
     - name: secret-volume
       mountPath: /secret/gcp
     volumes:
     - name: secret-volume
       secret:
        secretName: gcp-secret
    

12. (可选) 指定您的笔记本服务器将请求的任何“GPU”。

    • Kubeflow 在 Pod 请求中使用“限制”来为笔记本 Pod 分配 GPU （关于调度 GPU 的详细信息可以在 Kubernetes Documentation 中找到。）

13. (可选) 指定 “启用共享内存” 的设置。

    • 一些库，如PyTorch，使用共享内存进行多进程处理。
    • 目前，在Kubernetes中没有实现共享内存的功能。
    • 作为一种解决方法，Kubeflow 在 /dev/shm 挂载一个空目录卷。

14. 点击 “LAUNCH” 创建一个新的 Notebook CRD，使用您指定的设置。

    • 您应该在“笔记本服务器”页面上看到您新的笔记本服务器的条目
    • 在“状态”列中应该有一个旋转指示器。
    • kubernetes 可能需要几分钟来配置 notebook server pod。
    • 您可以通过将鼠标光标悬停在“状态”列中的图标上来检查您的Pod的状态。

15. 点击 “CONNECT” 查看您的笔记本服务器所暴露的网页界面。

    

下一步

• 了解如何创建自己的 container images。
• 查看使用jupyter 和 tensorflow的示例。
• 访问故障排除指南以修复常见错误。