Kubeflow学习指南:生产级机器学习系统实现
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2.1.2 搭建本地Kubernetes

能够在本地和实际生产中运行相同的软件是Kubeflow的一大优势。为了支持这一点,你需要安装一个本地Kubernetes集群。安装的方式有多种,但Minikube是最简单的方式。Minikube是Kubernetes的本地版本,使用本地计算机来模拟集群。Kubeflow的本地版本还有两个常见的安装方式:一个是microk8s,在很多Linux平台上都支持;另一个是MiniKF,它使用Vagrant启动一个虚拟机来运行Kubernetes和Kubeflow。

本地Kubernetes集群并不是必需的,但许多数据科学家和开发人员发现拥有一个本地集群更便于测试。

Minikube

Minikube是Kubernetes的本地版本,可以用来运行Kubeflow。在Kubernetes文档(https://oreil.ly/lNeon)以及Kubeflow文档(https://oreil.ly/B17Wp)上都有Minikube的安装指南。

在Minikube的自动设置步骤中,最常见的故障是缺少一个虚拟化软件或Docker。无论何种操作系统,都应该能够使用VirtualBox(https://oreil.ly/h1uoS),但是也有其他的选项,比如Linux上的KVM2、Windows上的Hyper-V,以及macOS上的HyperKit。

当启动Minikube时,确保设置好足够的内存和磁盘空间,例如,minikube start--cpus 16--memory 12g--disk-size 15g。注意,这里并不代表需要16个CPU核才能运行,这只是Minikube使用的虚拟CPU的数量。