云上快速搭建Serverless AI实验室

左手的ㄟ右手 2022-01-11 04:45 268阅读 0赞

Serverless Kubernetes和ACK虚拟节点都已基于ECI提供GPU容器实例功能，让用户在云上低成本快速搭建serverless AI实验室，用户无需维护服务器和GPU基础运行环境，极大降低AI平台运维的负担，显著提升整体计算效率。

如何使用GPU容器实例

在pod的annotation中指定所需GPU的类型（P4/P100/V100等），同时在resource.limits中指定GPU的个数即可创建GPU容器实例。每个pod独占GPU，暂不支持vGPU，GPU实例的收费与ECS GPU类型收费一致，不产生额外费用，目前ECI提供多种规格的GPU类型。（请参考https://help.aliyun.com/document\_detail/114581.html）

示例

  1. 创建Serverless Kubernetes集群

选择深圳区域，可用区D。
云上快速搭建Serverless AI实验室
云上快速搭建Serverless AI实验室
云上快速搭建Serverless AI实验室

  1. 创建GPU容器实例

我们使用tensorflow模型对如下图片进行识别：
云上快速搭建Serverless AI实验室

使用模版创建pod，其中选择P100 GPU规格。在pod中的脚本会下载上述图片文件，并根据模型进行识别计算。
云上快速搭建Serverless AI实验室
云上快速搭建Serverless AI实验室

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: tensorflow
annotations:
k8s.aliyun.com/eci-gpu-type : “P100”
spec:
containers:

  • image: registry-vpc.cn-shenzhen.aliyuncs.com/ack-serverless/tensorflow
    name: tensorflow
    command:

    • “sh”
    • “-c”
    • “python models/tutorials/image/imagenet/classify_image.py”
      resources:
      limits:
      nvidia.com/gpu: “1”
      restartPolicy: OnFailure
      部署后pod会处于pending状态：
      云上快速搭建Serverless AI实验室

等待几十秒后pod状态变成Running，待计算完成后会变成Terminated状态。
云上快速搭建Serverless AI实验室

从pod的日志我们可以看到pod能够识别P100 GPU硬件，而且可以正确识别图片为Panda。
云上快速搭建Serverless AI实验室

总结

通过以上示例可以看出，从环境搭建到计算结束，整个过程用户无需购买和管理服务器，无需安装GPU运行环境，serverless的方式可以让用户更加关注在AI模型构建，而不是底层基础设施的管理和维护。

转载于:https://blog.51cto.com/14031893/2410526

发表评论

表情：
评论列表 （有 0 条评论，268人围观）

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读