نشر مجموعة Ray على نظرة عامة على خدمة Azure Kubernetes (AKS)

في هذه المقالة، ستتعلم كيفية نشر مجموعة Ray على خدمة Azure Kubernetes (AKS) باستخدام عامل تشغيل KubeRay. كما تتعلم كيفية استخدام مجموعة Ray لتدريب نموذج تعلم آلي بسيط وعرض النتائج على لوحة معلومات Ray.

هام

يتم ذكر البرامج مفتوحة المصدر في جميع وثائق وعينات AKS. يتم استبعاد البرامج التي تنشرها من اتفاقيات مستوى خدمة AKS والضمان المحدود ودعم Azure. أثناء استخدامك للتكنولوجيا مفتوحة المصدر جنبا إلى جنب مع AKS، راجع خيارات الدعم المتوفرة من المجتمعات المحلية المعنية ومشرفي المشاريع لوضع خطة.

تتحمل Microsoft مسؤولية بناء الحزم مفتوحة المصدر التي ننشرها على AKS. تتضمن هذه المسؤولية امتلاك ملكية كاملة لعملية البناء والمسح الضوئي والتوقيع والتحقق من الصحة وإصلاحها، بالإضافة إلى التحكم في الثنائيات في صور الحاوية. لمزيد من المعلومات، راجع إدارة الثغرات الأمنية لتغطية دعم AKS وAKS.

ما هو راي؟

راي هو مشروع مفتوح المصدر تم تطويره في مختبر RISE في UC Berkeley الذي يوفر إطار عمل موحدا لتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي وPython. وهو يتكون من وقت تشغيل موزع أساسي ومجموعة من مكتبات الذكاء الاصطناعي المصممة لتسريع أحمال عمل التعلم الآلي.

يبسط Ray عملية تشغيل مهام Python كثيفة الحوسبة على نطاق واسع، مما يسمح لك بتوسيع نطاق تطبيقاتك بسلاسة. يدعم إطار العمل مهام التعلم الآلي المختلفة، بما في ذلك التدريب الموزع، وضبط المعلمات الفائقة، والتعلم المعزز، وخدمة نموذج الإنتاج.

لمزيد من المعلومات، راجع مستودع Ray GitHub.

ما هو KubeRay؟

KubeRay هو عامل تشغيل Kubernetes مفتوح المصدر لنشر وإدارة مجموعات Ray على Kubernetes. يقوم KubeRay بأتمتة نشر مجموعات Ray وتوسيع نطاقها ومراقبتها. يوفر طريقة تعريفية لتعريف مجموعات Ray باستخدام موارد Kubernetes المخصصة، ما يجعل من السهل إدارة مجموعات Ray جنبا إلى جنب مع موارد Kubernetes الأخرى.

لمزيد من المعلومات، راجع مستودع KubeRay GitHub.

عملية نشر Ray

تتكون عملية التوزيع من الخطوات التالية:

1. استخدم Terraform لإنشاء ملف خطة محلي لتحديد الحالة المطلوبة للبنية الأساسية المطلوبة ل AKS التي تتكون من مجموعة موارد Azure، وتجمع عقدة نظام مخصص، وتجمع عقدة حمل العمل ل Ray مع ثلاث عقد.
2. نشر خطة Terraform محلية إلى Azure.
3. استرداد المخرجات من توزيع Terraform والحصول على بيانات اعتماد Kubernetes إلى مجموعة AKS المنشورة حديثا.
4. قم بتثبيت مستودع Helm Ray ونشر KubeRay إلى مجموعة AKS باستخدام Helm.
5. قم بتنزيل بيان Ray Job YAML وتنفيذه من مستودع عينات Ray GitHub لإجراء تصنيف صورة باستخدام مجموعة بيانات MNIST باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs).
6. إخراج السجلات من وظيفة راي للحصول على نظرة ثاقبة في عملية التعلم الآلي التي يقوم بها راي.

الخطوة التالية

تكوين نظام مجموعة Ray ونشره على خدمة Azure Kubernetes (AKS)

المساهمون

تحتفظ Microsoft بهذه المقالة. كتبه المساهمون التاليون في الأصل:

• راسل دي بينا | الوحدة النمطية للنظام الأساسي الموثوق به
• كين كيلتي | الوحدة النمطية للنظام الأساسي الموثوق به
• إيرين شيفر | مطور المحتوى 2
• أدريان جويان | مهندس العملاء الرئيسي
• ريان غراهام | أخصائي تقني رئيسي