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mpi-operator

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在Kubernetes上简化Allreduce式分布式训练的操作

MPI Operator简化了在Kubernetes上运行Allreduce风格分布式训练的操作，并无缝集成到Kubeflow环境中。用户可通过简单的kubectl命令部署最新版本，并通过配置文件定义和创建MPI Job。该项目支持多节点TensorFlow训练，提供日志监控和训练进度查看功能。此外，MPI Operator与Kube-state-metrics集成，全面支持Docker镜像构建和推送。了解更多安装步骤、使用案例和贡献指南，请访问项目主页。

MPI OperatorKubeflowKubernetes分布式训练安装指南Github开源项目
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项目介绍：MPI Operator

MPI Operator 是一个开源工具，旨在简化在 Kubernetes 上运行 allreduce 风格的分布式训练。这个工具来自于 Kubeflow 项目，通过自动化许多复杂的设置步骤，使得用户可以更加方便地进行大规模机器学习模型训练。

安装说明

要安装 MPI Operator，用户可以选择安装最新开发版本或发布版本。安装命令通过 kubectl apply 运行，可以分别应用开发版本和稳定发布版本的 YAML 配置文件。如果用户已经安装了 Kubeflow 0.2.0 或更高版本，便可以使用这些版本进行安装。

在安装后的确认步骤中，可以使用 kubectl get crd 命令检查 MPI Job 自定义资源是否已经安装，输出结果需包含 mpijobs.kubeflow.org。如果未包含，则可以使用 kustomize 工具安装。

创建 MPI 任务

用户可以通过定义 MPIJob 配置文件来创建 MPI 任务。官方提供了一些示例，例如多节点 TensorFlow 基准训练任务的 YAML 配置文件。用户可以调整这些配置文件以满足自己的需求。应用配置文件后，任务资源会在集群中启动，这时便可以开始模型训练。

监控 MPI 任务

在 MPI 任务资源创建后，用户可以通过查看生成的 pods 来监控任务状态，并且从状态区块中了解任务进展。示例输出展示了任务成功完成的状态信息。

任务过程中，可以通过 inspecting logs 以查看训练进度。在任务开始后，用户可以从 launcher pod 中获取日志信息，了解训练参数如模型种类、数据集类型、批量大小等详细信息。

暴露的指标

MPI Operator 提供一些标准化的指标以帮助用户监控任务运行状况。这些指标包括创建的任务数量、成功完成的任务数量和失败任务数量等。此外，用户还可以通过 k8s 的 kube-state-metrics 添加标签进行更为详细的分析。

Docker 镜像

每次发布，MPI Operator 都会将 Docker 镜像推送到 Docker Hub 上。用户也可以自行构建镜像，并且通过 make 命令来制作指定版本的镜像。

贡献和参与

这个项目欢迎社区贡献者的参与，用户可以访问项目的贡献指南来了解更多信息。

MPI Operator 项目致力于为分布式模型训练提供高效、安全、易用的解决方案，在机器学习的工业应用中日益受到欢迎。通过在 Kubernetes 上的轻松部署及运行，用户可以专注于模型本身，而不再为繁琐的集群管理任务所烦恼。

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