在阿里云Kubernetes容器服务上打造TensorFlow实验室

摘要：利用Jupyter开发TensorFLow也是许多数据科学家的首选，但是如何能够快速从零搭建一套这样的环境，并且配置GPU的使用，同时支持最新的TensorFLow版本, 对于数据科学家来说既是复杂的，同时也是浪费精力的。

简介

TensorFLow是深度学习和机器学习最流行的开源框架，它最初是由Google研究团队开发的并致力于解决深度神经网络的机器学习研究，从2015年开源到现在得到了广泛的应用。特别是Tensorboard这一利器，对于数据科学家有效的工作也是非常有效的利器。

Jupyter notebook是强大的数据分析工具，它能够帮助快速开发并且实现机器学习代码的共享，是数据科学团队用来做数据实验和组内合作的利器，也是机器学习初学者入门这一个领域的好起点。

利用Jupyter开发TensorFLow也是许多数据科学家的首选，但是如何能够快速从零搭建一套这样的环境，并且配置GPU的使用，同时支持最新的TensorFLow版本, 对于数据科学家来说既是复杂的，同时也是浪费精力的。在阿里云的Kubernetes集群上，您可以通过简单的按钮提交创建一套完整的TensorFlow实验环境，包括Jupyter Notebook开发模型，利用Tensorboard调整模型。

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准备Kubernetes环境

阿里云容器服务Kubernetes 1.9.3目前已经上线，但是购买按量付费的GPU计算型服务器需要申请ECS工单开通。具体创建过程，可以参考创建Kubernetes集群。

体验通过应用目录部署TensorFlow实验室

通过Helm部署MPI的应用，本文以openmpi为例，向您展示如何快速在容器服务上运行MPI应用。实际上如果需要换成其他MPI实现只需要替换镜像即可。

2.1 可以通过应用目录，点击ack-tensorflow-dev

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2.2 点击参数, 就可以通过修改参数配置点击部署

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这里的密码是tensorflow，您也可以改成您自己设定的密码

也可以登录到Kubernetes master运行以下命令

$ helm install --name tensorflow incubator/ack-tensorflow

2.3 运行结束后可以登录到控制台，查看tensorflow应用启动的状态

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登录使用TensorFlow实验环境
首先通过ssh登录Kubernetes集群，查看tensorflow应用列表

$ helm list
NAME          REVISION    UPDATED                     STATUS      CHART                       NAMESPACE
tensorflow    1           Thu Apr 12 07:54:59 2018    DEPLOYED    ack-tensorflow-dev-0.1.0    default

利用helm status检查应用配置

$ helm status tensorflow
LAST DEPLOYED: Thu Apr 12 07:54:59 2018
NAMESPACE: default
STATUS: DEPLOYED

RESOURCES:
==> v1/Service
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
tensorflow-ack-tensorflow-dev LoadBalancer 172.19.2.39 10.0.0.1 6006:32483/TCP,80:32431/TCP 13m

==> v1beta2/Deployment
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
tensorflow-ack-tensorflow-dev 1 1 1 1 13m

NOTES:
1. Get the application URL by running these commands:
  NOTE: It may take a few minutes for the LoadBalancer IP to be available.
```
     You can watch the status of by running 'kubectl get svc -w tensorflow-ack-tensorflow-dev'
```
  export SERVICE_IP=$(kubectl get svc --namespace default tensorflow-ack-tensorflow-dev -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
  echo http://$SERVICE_IP: