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Alibaba Cloud AI Containers（簡(jiǎn)稱AC2）提供了一系列的AI容器鏡像，與阿里云基礎(chǔ)設(shè)施（ECS、ACK等）深度集成優(yōu)化，極大地節(jié)省了AI應(yīng)用環(huán)境部署的成本。本文介紹了在ACK上如何運(yùn)行AC2容器進(jìn)行PyTorch訓(xùn)練。

創(chuàng)建ACK集群

在ACK上使用AC2，需要首先創(chuàng)建ACK集群，并確保集群中至少有一臺(tái)可用節(jié)點(diǎn)。更多信息，請(qǐng)參見創(chuàng)建ACK托管集群。

說明

創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)池時(shí)，節(jié)點(diǎn)的默認(rèn)操作系統(tǒng)為「Alibaba Cloud Linux 3.2104」。對(duì)于x86-64架構(gòu)的CPU節(jié)點(diǎn)，可以選擇「ContainerOS」作為節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)，以獲得更快的啟動(dòng)速度以及更小的性能開銷

連接并管理ACK集群

目前可以通過三種方式連接并管理集群：

通過kubectl工具連接集群。Kubernetes提供了命令行工具用以管理K8s集群，通過kubectl工具連接集群，需要在客戶端機(jī)器上安裝kubectl，并確定通過公網(wǎng)還是私網(wǎng)來連接集群。更多信息，請(qǐng)參見獲取集群KubeConfig并通過kubectl工具連接集群。
使用CloudShell通過kubectl工具連接集群。CloudShell是阿里云推出的云命令行工具，通過容器服務(wù)控制臺(tái)啟動(dòng)CloudShell時(shí)，CloudShell會(huì)預(yù)裝kubectl并自動(dòng)加載KubeConfig文件。更多信息，請(qǐng)參見在CloudShell上通過kubectl管理Kubernetes集群。

使用AC2訓(xùn)練

AC2中提供了多種訓(xùn)練框架鏡像，鏡像中集成了不同的AI運(yùn)行框架，包括PyTorch、TensorFlow等，同時(shí)按照不同的運(yùn)行平臺(tái)，內(nèi)置了經(jīng)過驗(yàn)證的NVIDIA驅(qū)動(dòng)、CUDA等運(yùn)行驅(qū)動(dòng)以及加速庫。為開發(fā)者節(jié)省了大量的環(huán)境部署時(shí)間。

PyTorch框架鏡像

運(yùn)行PyTorch CPU鏡像訓(xùn)練模型

在kubectl所在的客戶端機(jī)器上，創(chuàng)建Pod文件。

創(chuàng)建并打開文件。
```
vim pytorch-training-cpu.yaml
```

按i鍵進(jìn)入編輯模式，將以下內(nèi)容復(fù)制到文件中。

文件中指定AC2運(yùn)行鏡像，并傳入運(yùn)行命令。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pytorch-training-cpu
  namespace: default
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers: 
  - name: pytorch-training
    image: ac2-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ac2/pytorch:2.3.0-alinux3.2304
    command:
      - "/bin/sh"
      - "-c"
    args:
    - "git clone https://github.com/pytorch/examples.git && python3 examples/mnist/main.py --no-cuda"
    workingDir: /root

按Esc鍵退出編輯模式，輸入:wq后按Enter鍵保存文件。

通過kubectl指定集群創(chuàng)建訓(xùn)練Pod。
運(yùn)行后，該P(yáng)od將會(huì)下載PyTorch實(shí)例代碼，并運(yùn)行MNIST模型訓(xùn)練示例。
```
kubectl create -f pytorch-training-cpu.yaml
```
Pod創(chuàng)建成功會(huì)返回以下內(nèi)容。
```
pod/pytorch-training-cpu created
```
使用kubectl檢查Pod狀態(tài)。
```
kubectl get pods
```
返回如下信息，其中創(chuàng)建的訓(xùn)練Pod名為pytorch-training-cpu。首次運(yùn)行容器時(shí)，會(huì)從AC2拉取鏡像文件，此時(shí)STATUS顯示ContainerCreating。重復(fù)運(yùn)行該命令，直至狀態(tài)顯示Running。
```
NAME                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pytorch-training-cpu   1/1     Running   0          5m42s
```

使用以下命令查看Pod訓(xùn)練輸出。

kubectl logs pytorch-training-cpu

輸出日志類似以下內(nèi)容。

Cloning into 'examples'...
Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz
...

Train Epoch: 1 [0/60000 (0%)]   Loss: 2.305400
Train Epoch: 1 [640/60000 (1%)] Loss: 1.359776
...

Train Epoch: 14 [58880/60000 (98%)]     Loss: 0.011213
Train Epoch: 14 [59520/60000 (99%)]     Loss: 0.000181

Test set: Average loss: 0.0271, Accuracy: 9912/10000 (99%)

訓(xùn)練完畢后，再次檢查Pod狀態(tài)，STATUS顯示Completed，此時(shí)使用以下命令清理集群。
```
kubectl delete pods pytorch-training-cpu
```
Pod清理完畢會(huì)返回以下內(nèi)容。
```
pod "pytorch-training-cpu" deleted
```

運(yùn)行PyTorch GPU鏡像訓(xùn)練模型