【MindSpore易点通机器人-04】MLOps 环境搭建过程_mindspore 平台搭建

作者：王磊
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在上一篇【MindSpore易点通机器人-03】迭代0的准备工作，我们从整体上概述了MindSpore易点通机器人项目开始前需要在迭代0的准备工作，本篇将会为大家讲述迭代0中具体的MLOps 环境搭建过程。整体的MLOps流水线设计如下图，包含持续训练流水线和CI/CD流水线。相关代码请参考MindSpore易点通机器人代码仓。

实际的技术选型上，我们基于Jenkins构建CI/CD流水线，基于Argo构建持续训练流水线。同时，我们把Jenkins和Argo都运行在K8S上来保证可用性和弹性。下文将为大家介绍如何在本地使用Minikube完成机器人项目的MLOps流水线的搭建，并在本地运行起来。

具体的过程如下：

1. 安装配置WSL+Ubuntu+Docker；
2. 基于Minikube运行K8S；
3. 基于K8S+Jenkins构建CI/CD流水线；
4. 基于K8S+Argo持续训练流水线。

1. 安装配置WSL+Ubuntu+Docker

因为团队大部分人的开发环境都是Windows，所以需要选择WSL+Linux+Docker的方式。这里我们没有采用Docker Desktop+WSL Backend，而是利用Distord让Docker在Ubuntu上直接运行，相关的安装配置文档可以参考如何不安装Docker Desktop在WSL下运行Docker这篇文章。

2. 基于Minikube运行K8S

Minikube是一个单机安装配置K8S集群的工具，它支持多平台（Mac/Linux/Windows）。Minikube可以将K8S集群安装配置在单个Docker容器或者VM（hyper-v/VMWare等）中，过程也非常简单。首先在Ubuntu中安装Minikube：

curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube

然后执行minikube start ，因为在第一步中我们已经配置好了Docker，Minikube在启动时会默认使用Docker作为VM，然后在容器中启动K8S集群。启动完成后在Ubuntu上使用docker ps只能看到一个容器：

CONTAINER ID   IMAGE                    COMMAND                  CREATED       STATUS       PORTS                                                                                                                                  NAMES
699a71fee349   kicbase/stable:v0.0.30   "/usr/local/bin/entr…"   2 weeks ago   Up 2 hours   127.0.0.1:49157->22/tcp, 127.0.0.1:49156->2376/tcp, 127.0.0.1:49155->5000/tcp, 127.0.0.1:49154->8443/tcp, 127.0.0.1:49153->32443/tcp   minikube

如果我们执行docker exec -it 699a71fee349进入容器后再执行docker ps，就能发现K8S集群的服务了：

CONTAINER ID   IMAGE                                  COMMAND                    CREATED       STATUS       PORTS     NAMES
af45f3caa0d9   99a3486be4f2                           "kube-scheduler --au…"    2 hours ago   Up 2 hours             k8s_kube-scheduler_kube-scheduler-minikube_kube-system_be132fe5c6572cb34d93f5e05ce2a540_1
e648e7d30a7d   Error 404 (Not Found)!!1               "/pause"                   2 hours ago   Up 2 hours             k8s_POD_kube-apiserver-minikube_kube-system_cd6e47233d36a9715b0ab9632f871843_1
e26d9e92c4e3   k8s.gcr.io/pause:3.6                   "/pause"                   2 hours ago   Up 2 hours             k8s_POD_kube-scheduler-minikube_kube-system_be132fe5c6572cb34d93f5e05ce2a540_1
e658bf17922d   Error 404 (Not Found)!!1               "/pause"                   2 hours ago   Up 2 hours             k8s_POD_kube-controller-manager-minikube_kube-system_b965983ec05322d0973594a01d5e8245_1
1f85a9bae877   Error 404 (Not Found)!!1               "/pause"                   2 hours ago   Up 2 hours             k8s_POD_etcd-minikube_kube-system_9d3d310935e5fabe942511eec3e2cd0c_1
....

从容器中退出，安装kubectl之后就在Ubuntu上使用Kubectl管理集群了：

curl -LO "https://dl.k8s.io/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl.sha256"
sudo install -o root -g root -m 0755 kubectl /usr/local/bin/kubectl

执行kubectl get nodes，查询K8S管理的节点。

~$ kubectl get nodes
NAME       STATUS   ROLES                  AGE   VERSION
minikube   Ready    control-plane,master   19d   v1.23.3

如果关注Kubernetes的界面，使用minikube dashboard就可以启动K8S的管理界面，并在Windows上通过浏览器访问 http://127.0.0.1:44185/api/v1/namespaces/kubernetes-dashboard/services/http:kubernetes-dashboard:/proxy/。

使用Minikube可以让我们在本地拥有一个和生产环境一样功能的K8S集群，但这种方式同样带来了网络的复杂性，如下图，Ubuntu运行在Hyper-v的虚机中，在K8S部署的服务运行在Ubuntu的Docker容器的容器中（Docker in Docker）。所以，如果要在Windows的浏览器上访问K8S中运行的服务，需要先通过kubectl port-forward完成Ubuntu VM和Minikube容器的端口映射，然后再使用minikube tunnel完成VM到Windows的端口映射。

3. 基于K8S+Jenkins构建CI/CD流水线

Jenkins是一个经久不衰的持续集成工具，它的插件生态比较强大。我们构建基于Jenkins+Kubernetes的CI/CD流水线要达到的目的如下：

1. 基于K8S实现Jenkins的弹性部署；
2. 基于Jenkins插件实现CI任务在K8S上的运行；
3. 基于Pipeline as Code实现Jenkins的流水线配置管理（持续集成任务+持续部署任务）。

基于K8S实现Jenkins的弹性部署

MindSpore易点通机器人的代码仓已经给出了在K8S上部署Jenkins的配置文件，这里要设置成LoadBalancer类型。

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: jenkins
spec:
  type: LoadBalancer
  selector:
    name: jenkins
  ports:
    -
      name: http
      port: 8080
      targetPort: 8080
      protocol: TCP

再用kubectl create -n jenkins创建Jenkins的namespace，通过kubectl apply -f jenkins.yaml -n jenkins完成部署，然后用kubectl apply -f service-account.yaml -n jenkins完成API调用的授权。

在配置文件中我们指定了对外暴露的端口是8080，所以可以用kubectl port-forward svc jenkins/jenkins 8080:8080 -n jenkins完成端口映射，再执行minikube tunnel就可以在浏览器中使用127.0.0.1:8080打开Jenkins界面了，初始密码可以在pod启动的日志中获得。

基于Jenkins插件实现CI任务在K8S上的运行

完成Jenkins在K8S上的部署后，需要在Jenkins中安装kubernetes插件，配置节点类型为K8S集群。从插件管理中先安装kubernetes插件，然后在节点管理中选择配置集群。
首先配置K8S集群的信息，因为在一个K8S集群，服务间都可以通过主机名的方式相互访问，所以“Kubernetes地址”配置只需要输入https://kubernetes.defaults，同时补充配置“Kubernetes命名空间”为jenkins，如下图所示。

同理，对于“Jenkins地址”，只需要填入http://jenkins.jenkins:8080。

另一个要配置是pod模板，既任务运行的pod的基础镜像及相关信息配置。要同时运行Java和Python，所以在dockerhub找了一个Java和Python都有的镜像，如下图所示，保存后即可完成配置。

基于Pipeline as Code实现Jenkins的流水线配置管理

我们的最后一步是基于Jenkins的流水线即代码功能完成CI/CD流水线搭建，按照设计，它应该包含如下任务：

• 持续集成流水线
  • 代码检查：数据处理代码、模型代码、推理代码以及脚本代码规范检查任务
  • 单元测试：数据处理逻辑、模型代码逻辑、推理代码逻辑的单元测试任务
  • API测试：推理接口功能测试
  • 训练触发：如果修改了训练代码，触发Argo的训练流水线
• 部署

使用Jenkins流水线即代码功能，对应的配置如下：

pipeline {
    agent {
        kubernetes {
            containerTemplate {
                name 'python'
                image 'bitnami/java:1.8'
                command 'sleep'
                args 'infinity'
            }
            defaultContainer 'python'
        }
    }
   stages {
        stage('Code Check ') {
            steps("Code Check") {
                echo 'checking python code.'
            }
        }
        stage('Unit Testing') {
            steps("Unit Testing") {
                echo "running unit tests"
            }
        }
        stage('API Testing') {
            steps {
                echo 'running inference API Testing'
            }
        }
        stage('Training Trigger') {
            when {
                changeset "src/train/*.py"
            }
            steps("trigger training") {
                echo 'trigger new round of training'
            }
        }
    }
}

部署流水线的pipeline脚本如下：

pipeline {
  agent  any
   stages {
        stage('Packaging') {
            steps("Packaging") {
                echo 'packaging with model and inference code'
            }
        }
        stage('Continuous Deployment') {
            steps("deploying") {
                echo 'deploy new version of model'
            }
        }
    }
}

配置文件中每个step先置空，是为了方便调试。在Jenkins基于上面的配置文件创建一个流水线后的测试结果如下：

4. 基于K8S+Argo持续训练流水线

Argo是一个基于K8S的开源的工作流管理工具，也支持机器学习的工作流。MindSpore DX Sig已经在先前的社区机器人项目中使用了该工具，所以这里我们复用了工具和配置。Argo Workflow的安装配置如下：

1. 在K8S上安装Argo；
2. 基于Argo Workflow 配置机器学习流水线；
3. 运行机器学习流水线。

1. 在K8S上安装Argo

首先，我们执行kubectl create -n argo为Argo创建新的命名空间。然后，基于配置文件，执行kubect apply -f install.yml -n argo完成安装。最后，执行kubect apply -f manifests/create_serviceaccount.yaml -n argo完成权限配置。

和前面的Jenkins配置类似，Argo Server需要设置为LoadBalancer类型。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: argo-server
spec:
  ports:
  - name: web
    port: 2746
    targetPort: 2746
  type: LoadBalancer
  sessionAffinity: None
  externalTrafficPolicy: Cluster
  selector:
    app: argo-server

执行kubectl get svc -n argo可以看到：

~$ kubectl get svc -n argo
NAME                          TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
argo-server                   LoadBalancer   10.97.145.232   127.0.0.1     2746:30001/TCP   19d
workflow-controller-metrics   ClusterIP      10.99.196.47    <none>        9090/TCP         19d

如果要在Windows的浏览器上访问Argo的Web界面，则还需要把argo-server的端口暴露出来，同上使用kubectl port-forward svc/argo-server 2746:2746 -n argo完成端口映射。然后浏览器上访问https://127.0.0.1:2746，通过下面的脚本获得密码，登录后就可以正常使用Argo的Web管理界面了。

#!/bin/bash
SECRET=$(kubectl get sa argo-server -n argo -o=jsonpath='{.secrets[0].name}')
ARGO_TOKEN="Bearer $(kubectl get secret $SECRET -n argo -o=jsonpath='{.data.token}' | base64 --decode)"
echo $ARGO_TOKEN

2. 基于Argo Workflow 配置机器学习流水线

我们期望训练的工作流可以完成以下任务：

1. 数据处理
2. 训练
3. 评估
   1. 质量评估：基于测试集数据评估模型，预测性能需要高于基线值
   2. 可解释性评估
   3. 可靠性评估
4. 总结

基于工作流的设计以及Argo工作流语法，可以得出基础的配置：

apiVersion: Page Not Found
kind: Workflow
metadata:
  generateName: robot-train-eval-
spec:
  serviceAccountName: robot-sa
  entrypoint: robot-controller
  onExit: summary
  templates:
  - name: robot-controller
    steps:
    - - name: data-process
        template: process
    - - name: robot-train
        template: train
    - - name: robot-eval
        template: eval
      - name: robot-interpretability
        template: interpretability
      - name: robot-reliability
        template: reliability
    - - name: summary
        template: summary

而后，展开每个任务需要的配置，如训练的配置代码：

  - name: train
    container:
      image: ubuntu
      imagePullPolicy: Always
      env:
      - name: IS_TRAIN
        value: "True"
      - name: NUM_STEPS
        value: "10"
      command: ['echo']
      args: ["trainning"]
    ...

把每个阶段的任务汇总在一起就完成了整个的工作流。接下来，我们尝试使用Argo运行下训练流水线。

3. 运行机器学习流水线

可以使用Argo CLI的客户端完成工作流任务的提交，首先安装客户端：

#!/bin/bash
# Download the binary
curl -sLO https://github.com/argoproj/argo-workflows/releases/download/v3.3.5/argo-linux-amd64.gz
# Unzip
gunzip argo-linux-amd64.gz
# Make binary executable
chmod +x argo-linux-amd64
# Move binary to path
mv ./argo-linux-amd64 /usr/local/bin/argo

然后通过argo cli提交工作流argo submit -n robot --watch robot-train-eval.yaml，执行结果如下，和我们期望的流水线步骤一致。

总结

本篇文章总结了如何在本地完成MLOps环境的搭建，基于Minikube、Argo等工具可以让我们很好的在本地展开开发验证工作，不用依赖复杂的基础设施，也不用有额外的开销。在配置文件中和脚本中，我们没有加真实的实现，是为了先打通流程，然后再将调试好内容逐步补充进去，始终都可以从端到端的角度来完成验证。

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