K8S部署后的使用：dashboard启动、使用+docker镜像拉取、容器部署（ubuntu环境+gpu3080+3主机+部署深度学习模型）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了K8S部署后的使用：dashboard启动、使用+docker镜像拉取、容器部署（ubuntu环境+gpu3080+3主机+部署深度学习模型）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

0、k8s安装、docker安装

参考：前两步Ubuntu云原生环境安装，docker+k8s+kubeedge（亲测好用）_爱吃关东煮的博客-CSDN博客_ubantu部署kubeedge

配置节点gpu：

K8S调用GPU资源配置指南_思影影思的博客-CSDN博客_k8s 使用gpu

1、重置和清除旧工程：每个节点主机都要运行

kubeadm reset
iptables -F && iptables -t nat -F && iptables -t mangle -F && iptables -X

2、部署新的k8s项目：

只在主节点运行，apiserver-advertise-address填写主节点ip

sudo kubeadm init \
--apiserver-advertise-address=192.168.1.117 \
--control-plane-endpoint=node4212 \
--image-repository  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers \
--kubernetes-version v1.21.10 \
--service-cidr=10.96.0.0/12 \
--pod-network-cidr=10.244.0.0/16

mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

主节点完成后，子节点运行主节点完成后展示的join命令

3、装网络插件

curl https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml -O
kubectl apply -f calico.yaml

等待完成

4、装bashboard：主节点运行

sudo kubectl apply -f /dashbord.yaml

sudo kubectl edit svc kubernetes-dashboard -n kubernetes-dashboard
将type: ClusterIP 改为 type: NodePort

# 找到端口，关闭对应防火墙
sudo kubectl get svc -A |grep kubernetes-dashboard

K8S部署后的使用：dashboard启动、使用+docker镜像拉取、容器部署（ubuntu环境+gpu3080+3主机+部署深度学习模型）

任意主机ip:31678为实际访问连接（https://192.168.1.109:31678/）

验证所有pod为run状态，否则检查前面步骤

kubectl get pods --all-namespaces -o wide
#查看pod状态
kubectl describe pod  kubernetes-dashboard-57c9bfc8c8-lmb67 --namespace kubernetes-dashboard
#打印log
kubectl logs nvidia-device-plugin-daemonset-xn7hx --namespace kube-system

创建访问账号

kubectl apply -f /dashuser.yaml

获取访问令牌，在主节点运行，每天都会更新

kubectl -n kubernetes-dashboard get secret $(kubectl -n kubernetes-dashboard get sa/admin-user -o jsonpath="{.secrets[0].name}") -o go-template="{{.data.token | base64decode}}"

填入token

K8S部署后的使用：dashboard启动、使用+docker镜像拉取、容器部署（ubuntu环境+gpu3080+3主机+部署深度学习模型）

5、创建镜像并上传dockerhub：

查看本地镜像：docker images

登陆docker账户

给docker打标签，左：本地名：tag 右hub用户名/仓库名：tag
docker tag deeplabv3plus:1.0.0 chenzishu/deepmodel:labv3

上传hub
docker push chenzishu/deepmodel:labv3

6、dashboard使用

创建deployment

应用名随意，镜像地址填写docherhub上对应镜像地址（chenzishu/deepmodel:pytorch）

等待容器运行，需要时间

K8S部署后的使用：dashboard启动、使用+docker镜像拉取、容器部署（ubuntu环境+gpu3080+3主机+部署深度学习模型）

########
#pod启动后一直重启，并报Back-off restarting failed container
#找到对应的deployment添加 
command: ["/bin/bash", "-ce", "tail -f /dev/null"]
########

K8S部署后的使用：dashboard启动、使用+docker镜像拉取、容器部署（ubuntu环境+gpu3080+3主机+部署深度学习模型）

7、运行pod：

显示本地容器：docker ps -a

找到容器：

kubectl get pods --all-namespaces -o wide

进入容器：

kubectl exec -it segnet-747b798bf5-4bjqk /bin/bash

查看容器中文件：

nvidia-smi查看容器是否可以调用gpu

8、容器使用显卡资源，gpu资源分片

https://gitcode.net/mirrors/AliyunContainerService/gpushare-scheduler-extender/-/blob/master/docs/install.md

先安装nvidia-docker2：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
      && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
      && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
            sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
            sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y nvidia-docker2

sudo systemctl restart docker

#测试
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

update可能会报错：参见官方文档Conflicting values set for option Signed-By error when running apt update

E: Conflicting values set for option Signed-By regarding source https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64/ /: /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg !=
E: The list of sources could not be read.

解决方法：

grep -l "nvidia.github.io" /etc/apt/sources.list.d/* | grep -vE "/nvidia-container-toolkit.list\$"

删除列出的文件即可

安装 gpushare-device-plugin 之前，确保在 GPU 节点上已经安装 Nvidia-Driver 以及 Nvidia-Docker2，同时已将 docker 的默认运行时设置为 nvidia：

配置runtime:/etc/docker/daemon.json

{
    "default-runtime": "nvidia",
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
        }
    }
}

GPU Sharing 部署

再参考阿里开发文档，写的很详细：配置、使用nvidia-share：https://developer.aliyun.com/article/690623

K8S 集群使用阿里云 GPU sharing 实现 GPU 调度 - 点击领取 (dianjilingqu.com)

部署 GPU 共享调度插件 gpushare-schd-extender

cd /tmp/
curl -O https://raw.githubusercontent.com/AliyunContainerService/gpushare-scheduler-extender/master/config/gpushare-schd-extender.yaml
kubectl create -f gpushare-schd-extender.yaml
# 需要能够在 master 上进行调度，在 gpushare-schd-extender.yaml 中将
# nodeSelector:
#    node-role.kubernetes.io/master: ""
# 这两句删除，使 k8s 能够在 master 上进行 GPU 调度

### 无法下载参考如下链接：
wget http://49.232.8.65/yaml/gpushare-schd-extender.yaml

部署设备插件 gpushare-device-plugin

cd /tmp/
wget https://raw.githubusercontent.com/AliyunContainerService/gpushare-device-plugin/master/device-plugin-rbac.yaml
kubectl create -f device-plugin-rbac.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/AliyunContainerService/gpushare-device-plugin/master/device-plugin-ds.yaml
# 默认情况下，GPU 显存以 GiB 为单位，若需要使用 MiB 为单位，需要在这个文件中，将 --memory-unit=GiB 修改为 --memory-unit=MiB
kubectl create -f device-plugin-ds.yaml

### 无法下载参考如下链接：
wget http://49.232.8.65/yaml/device-plugin-rbac.yaml
wget http://49.232.8.65/yaml/device-plugin-ds.yaml

为 GPU 节点打标签

# 为了将 GPU 程序调度到带有 GPU 的服务器，需要给服务打标签 gpushare=true

kubectl get nodes
# 选取 GPU 节点打标
kubectl label node <target_node> gpushare=true
kubectl describe node <target_node>

更新 kubectl 可执行程序

wget https://github.com/AliyunContainerService/gpushare-device-plugin/releases/download/v0.3.0/kubectl-inspect-gpushare
chmod u+x kubectl-inspect-gpushare
mv kubectl-inspect-gpushare /usr/local/bin

### 无法下载参考如下链接：
wget http://49.232.8.64/k8s/kubectl-inspect-gpushare

查看 GPU 信息：若能看到 GPU 信息，则代表安装成功

root@dell21[/root]# kubectl inspect gpushare
NAME         IPADDRESS    GPU0(Allocated/Total)  PENDING(Allocated)  GPU Memory(GiB)
10.45.61.22  10.45.61.22  0/7                    2                   2/7
------------------------------------------------------
Allocated/Total GPU Memory In Cluster:
2/7 (28%)

9、部分问题

pod无法启动、资源不足

#设置污点阈值
systemctl status -l kubelet
#文件路径
/etc/systemd/system/kubelet.service.d/
#放宽阈值
#修改配置文件增加传参数,添加此配置项 --eviction-hard=nodefs.available<3%
Environment="KUBELET_KUBECONFIG_ARGS=--bootstrap-kubeconfig=/etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.conf --eviction-hard=nodefs.available<3%"

systemctl daemon-reload
systemctl  restart kubelet

pod反复重启：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-419279.html

pod启动后一直重启，并报Back-off restarting failed container
找到对应的deployment 
command: ["/bin/bash", "-ce", "tail -f /dev/null"]

spec:
    containers:
    - name: test-file
    image: xxx:v1
    command: ["/bin/bash", "-ce", "tail -f /dev/null"]
    imagePullPolicy: IfNotPresent

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