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Addestra un modello con GPU in modalità GKE Autopilot

Autopilot

Questa guida rapida mostra come eseguire il deployment di un modello di addestramento con GPU in Google Kubernetes Engine (GKE) e archiviare le previsioni in Cloud Storage. Questo documento è rivolto agli amministratori di GKE che dispongono di cluster in modalità Autopilot esistenti e vogliono eseguire workload GPU per la prima volta.

Puoi anche eseguire questi carichi di lavoro sui cluster standard se crei node pool GPU separati nei cluster. Per le istruzioni, consulta Addestrare un modello con GPU in modalità GKE Standard.

Prima di iniziare

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the GKE and Cloud Storage APIs.

Enable the APIs

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running

gcloud components
      update

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To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running

gcloud components
      update

In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

Clona il repository di esempio

In Cloud Shell, esegui questo comando:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/ai-on-gke && \
cd ai-on-gke/tutorials-and-examples/gpu-examples/training-single-gpu

Crea un cluster

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Crea un cluster Autopilot:

Vai a Crea un cluster Autopilot
Nel campo Nome, inserisci gke-gpu-cluster.
Nell'elenco Regione, seleziona us-central1.
Fai clic su Crea.

Crea un bucket Cloud Storage

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Crea un bucket:

Vai a Crea un bucket
Nel campo Assegna un nome al bucket, inserisci il seguente nome:
```
PROJECT_ID-gke-gpu-bucket
```
Sostituisci PROJECT_ID con il tuo ID progetto Google Cloud.
Fai clic su Continua.
Per Tipo di località, seleziona Regione.
Nell'elenco Regione, seleziona us-central1 (Iowa) e fai clic su Continua.
Nella sezione Scegli una classe di archiviazione per i tuoi dati, fai clic su Continua.
Nella sezione Scegli come controllare l'accesso agli oggetti, seleziona Uniforme in Controllo dell'accesso.
Fai clic su Crea.
Nella finestra di dialogo L'accesso pubblico verrà vietato, assicurati che la casella di controllo Applica la prevenzione dell'accesso pubblico in questo bucket sia selezionata e fai clic su Conferma.

Configura il cluster in modo che acceda al bucket utilizzando la federazione delle identità per i carichi di lavoro per GKE

Per consentire al cluster di accedere al bucket Cloud Storage, procedi come segue:

Crea un account utente Kubernetes nel cluster.
Crea un criterio di autorizzazione IAM che consenta all'account servizio di accedere al bucket.

Crea un account utente Kubernetes nel cluster

In Cloud Shell:

Connettiti al cluster:

gcloud container clusters get-credentials gke-gpu-cluster \
    --location=us-central1

Crea uno spazio dei nomi Kubernetes:

kubectl create namespace gke-gpu-namespace

Crea un account di servizio Kubernetes nello spazio dei nomi:

kubectl create serviceaccount gpu-k8s-sa --namespace=gke-gpu-namespace

Crea un criterio di autorizzazione IAM nel bucket

Concedi il ruolo Amministratore oggetti Storage (roles/storage.objectAdmin) sul bucket al service account Kubernetes:

gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://PROJECT_ID \
    --member=principal://iam.googleapis.com/PROJECT_NUMBER/locations/global/workloadIdentityPools/PROJECT_ID.svc.id.goog/subject/ns/gke-gpu-namespace/sa/gpu-k8s-sa \
    --role=roles/storage.objectAdmin \
    --condition=None

Sostituisci PROJECT_NUMBER con il numero del tuo progetto Google Cloud.

Verifica che i pod possano accedere al bucket Cloud Storage

In Cloud Shell, crea le seguenti variabili di ambiente:
```
export K8S_SA_NAME=gpu-k8s-sa
export BUCKET_NAME=PROJECT_ID-gke-gpu-bucket
```
Sostituisci PROJECT_ID con il tuo ID progetto Google Cloud.
Crea un pod con un contenitore TensorFlow:
```
envsubst < src/gke-config/standard-tensorflow-bash.yaml | kubectl --namespace=gke-gpu-namespace apply -f -
```
Questo comando inserisce le variabili di ambiente che hai creato nei riferimenti corrispondenti nel manifest. Puoi anche aprire il file manifest in un editor di testo e sostituire $K8S_SA_NAME e $BUCKET_NAME con i valori corrispondenti.

Crea un file di esempio nel bucket:

touch sample-file
gsutil cp sample-file gs://PROJECT_ID-gke-gpu-bucket

Attendi che il pod sia pronto:
```
kubectl wait --for=condition=Ready pod/test-tensorflow-pod -n=gke-gpu-namespace --timeout=180s
```
Quando il pod è pronto, l'output è il seguente:
```
pod/test-tensorflow-pod condition met
```
Se il comando scade, GKE potrebbe ancora creare nuovi nodi per eseguire i pod. Esegui di nuovo il comando e attendi che il pod sia pronto.

Apri una shell nel contenitore TensorFlow:

kubectl -n gke-gpu-namespace exec --stdin --tty test-tensorflow-pod --container tensorflow -- /bin/bash

Prova a leggere il file di esempio che hai creato:
```
ls /data
```
L'output mostra il file di esempio.

Controlla i log per identificare la GPU collegata al pod:

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

L'output mostra la GPU collegata al pod, in modo simile al seguente:

...
PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0',device_type='GPU')

Esci dal contenitore:
```
exit
```

Elimina il pod di esempio:

kubectl delete -f src/gke-config/standard-tensorflow-bash.yaml \
    --namespace=gke-gpu-namespace

Addestra e fai previsioni utilizzando il set di dati `MNIST`

In questa sezione esegui un carico di lavoro di addestramento sul set di dati di esempio MNIST.

Copia i dati di esempio nel bucket Cloud Storage:

gsutil -m cp -R src/tensorflow-mnist-example gs://PROJECT_ID-gke-gpu-bucket/

Crea le seguenti variabili di ambiente:

export K8S_SA_NAME=gpu-k8s-sa
export BUCKET_NAME=PROJECT_ID-gke-gpu-bucket

Esamina il job di addestramento:

# Copyright 2023 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: mnist-training-job
spec:
  template:
    metadata:
      name: mnist
      annotations:
        gke-gcsfuse/volumes: "true"
    spec:
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-tesla-t4
      tolerations:
      - key: "nvidia.com/gpu"
        operator: "Exists"
        effect: "NoSchedule"
      containers:
      - name: tensorflow
        image: tensorflow/tensorflow:latest-gpu 
        command: ["/bin/bash", "-c", "--"]
        args: ["cd /data/tensorflow-mnist-example; pip install -r requirements.txt; python tensorflow_mnist_train_distributed.py"]
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1
            cpu: 1
            memory: 3Gi
        volumeMounts:
        - name: gcs-fuse-csi-vol
          mountPath: /data
          readOnly: false
      serviceAccountName: $K8S_SA_NAME
      volumes:
      - name: gcs-fuse-csi-vol
        csi:
          driver: gcsfuse.csi.storage.gke.io
          readOnly: false
          volumeAttributes:
            bucketName: $BUCKET_NAME
            mountOptions: "implicit-dirs"
      restartPolicy: "Never"

Esegui il deployment del job di addestramento:
```
envsubst < src/gke-config/standard-tf-mnist-train.yaml | kubectl -n gke-gpu-namespace apply -f -
```
Questo comando sostituisce le variabili di ambiente che hai creato nei riferimenti corrispondenti nel file manifest. Puoi anche aprire il file manifest in un editor di testo e sostituire $K8S_SA_NAME e $BUCKET_NAME con i valori corrispondenti.
Attendi che il job abbia lo stato Completed:
```
kubectl wait -n gke-gpu-namespace --for=condition=Complete job/mnist-training-job --timeout=180s
```
Quando il job è pronto, l'output è simile al seguente:
```
job.batch/mnist-training-job condition met
```
Se il comando scade, GKE potrebbe ancora creare nuovi nodi per eseguire i pod. Esegui di nuovo il comando e attendi che il job sia pronto.

Controlla i log del contenitore TensorFlow:

kubectl logs -f jobs/mnist-training-job -c tensorflow -n gke-gpu-namespace

L'output mostra che si verificano i seguenti eventi:

Installa i pacchetti Python richiesti
Scarica il set di dati MNIST
Addestra il modello utilizzando una GPU
Salva il modello
Valuta il modello

...
Epoch 12/12
927/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0188 - accuracy: 0.9954
Learning rate for epoch 12 is 9.999999747378752e-06
938/938 [==============================] - 5s 6ms/step - loss: 0.0187 - accuracy: 0.9954 - lr: 1.0000e-05
157/157 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.0424 - accuracy: 0.9861
Eval loss: 0.04236088693141937, Eval accuracy: 0.9861000180244446
Training finished. Model saved

Elimina il carico di lavoro di addestramento:

kubectl -n gke-gpu-namespace delete -f src/gke-config/standard-tf-mnist-train.yaml

Esegui il deployment di un carico di lavoro di inferenza

In questa sezione, esegui il deployment di un carico di lavoro di inferenza che prende un set di dati di esempio come input e restituisce le previsioni.

Copia le immagini per la previsione nel bucket:

gsutil -m cp -R data/mnist_predict gs://PROJECT_ID-gke-gpu-bucket/

Esamina il carico di lavoro di inferenza:

# Copyright 2023 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: mnist-batch-prediction-job
spec:
  template:
    metadata:
      name: mnist
      annotations:
        gke-gcsfuse/volumes: "true"
    spec:
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-tesla-t4
      tolerations:
      - key: "nvidia.com/gpu"
        operator: "Exists"
        effect: "NoSchedule"
      containers:
      - name: tensorflow
        image: tensorflow/tensorflow:latest-gpu 
        command: ["/bin/bash", "-c", "--"]
        args: ["cd /data/tensorflow-mnist-example; pip install -r requirements.txt; python tensorflow_mnist_batch_predict.py"]
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1
            cpu: 1
            memory: 3Gi
        volumeMounts:
        - name: gcs-fuse-csi-vol
          mountPath: /data
          readOnly: false
      serviceAccountName: $K8S_SA_NAME
      volumes:
      - name: gcs-fuse-csi-vol
        csi:
          driver: gcsfuse.csi.storage.gke.io
          readOnly: false
          volumeAttributes:
            bucketName: $BUCKET_NAME
            mountOptions: "implicit-dirs"
      restartPolicy: "Never"

Esegui il deployment del carico di lavoro di inferenza:
```
envsubst < src/gke-config/standard-tf-mnist-batch-predict.yaml | kubectl -n gke-gpu-namespace apply -f -
```
Questo comando sostituisce le variabili di ambiente che hai creato nei riferimenti corrispondenti nel file manifest. Puoi anche aprire il file manifest in un editor di testo e sostituire $K8S_SA_NAME e $BUCKET_NAME con i valori corrispondenti.

Attendi che il job abbia lo stato Completed:

kubectl wait -n gke-gpu-namespace --for=condition=Complete job/mnist-batch-prediction-job --timeout=180s

L'output è simile al seguente:

job.batch/mnist-batch-prediction-job condition met

Controlla i log del contenitore TensorFlow:

kubectl logs -f jobs/mnist-batch-prediction-job -c tensorflow -n gke-gpu-namespace

L'output è la previsione per ogni immagine e l'affidabilità del modello nella previsione, simile al seguente:

Found 10 files belonging to 1 classes.
1/1 [==============================] - 2s 2s/step
The image /data/mnist_predict/0.png is the number 0 with a 100.00 percent confidence.
The image /data/mnist_predict/1.png is the number 1 with a 99.99 percent confidence.
The image /data/mnist_predict/2.png is the number 2 with a 100.00 percent confidence.
The image /data/mnist_predict/3.png is the number 3 with a 99.95 percent confidence.
The image /data/mnist_predict/4.png is the number 4 with a 100.00 percent confidence.
The image /data/mnist_predict/5.png is the number 5 with a 100.00 percent confidence.
The image /data/mnist_predict/6.png is the number 6 with a 99.97 percent confidence.
The image /data/mnist_predict/7.png is the number 7 with a 100.00 percent confidence.
The image /data/mnist_predict/8.png is the number 8 with a 100.00 percent confidence.
The image /data/mnist_predict/9.png is the number 9 with a 99.65 percent confidence.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse che hai creato in questa guida, svolgi una delle seguenti operazioni:

Mantieni il cluster GKE: elimina le risorse Kubernetes nel cluster e le risorse Google Cloud
Mantieni il progetto Google Cloud: elimina il cluster GKE e le risorse Google Cloud
Eliminare il progetto

Elimina le risorse Kubernetes nel cluster e le risorse Google Cloud

Elimina lo spazio dei nomi Kubernetes e i carichi di lavoro di cui hai eseguito il deployment:

kubectl -n gke-gpu-namespace delete -f src/gke-config/standard-tf-mnist-batch-predict.yaml
kubectl delete namespace gke-gpu-namespace

Elimina il bucket Cloud Storage:
1. Vai alla pagina Bucket:
  
  Vai a Bucket
2. Seleziona la casella di controllo perPROJECT_ID-gke-gpu-bucket.
3. Fai clic su Elimina.
4. Per confermare l'eliminazione, digita DELETE e fai clic su Elimina.
Elimina l'account di servizio Google Cloud:
1. Vai alla pagina Account di servizio:
  
  Vai ad Account di servizio
2. Seleziona il progetto.
3. Seleziona la casella di controllo pergke-gpu-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com.
4. Fai clic su Elimina.
5. Per confermare l'eliminazione, fai clic su Elimina.

Elimina il cluster GKE e le risorse Google Cloud

Elimina il cluster GKE:
1. Vai alla pagina Cluster:
  
  Vai a Cluster
2. Seleziona la casella di controllo per gke-gpu-cluster.
3. Fai clic su Elimina.
4. Per confermare l'eliminazione, digita gke-gpu-cluster e fai clic su Elimina.
Elimina il bucket Cloud Storage:
1. Vai alla pagina Bucket:
  
  Vai a Bucket
2. Seleziona la casella di controllo perPROJECT_ID-gke-gpu-bucket.
3. Fai clic su Elimina.
4. Per confermare l'eliminazione, digita DELETE e fai clic su Elimina.
Elimina l'account di servizio Google Cloud:
1. Vai alla pagina Account di servizio:
  
  Vai ad Account di servizio
2. Seleziona il progetto.
3. Seleziona la casella di controllo pergke-gpu-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com.
4. Fai clic su Elimina.
5. Per confermare l'eliminazione, fai clic su Elimina.

Elimina il progetto

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un appspot.com URL, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Passaggi successivi

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