Docker Jenkins 自動化佈署機器學習模型

– 29 分鐘閱讀

在機器學習專案中，模型佈署流程的自動化至關重要。本文將詳細介紹如何結合 Docker 與 Jenkins，建構一個自動化的機器學習模型佈署Pipeline，並整合 Kubernetes 進行容器協調和管理，最終實作高效的模型佈署與更新。此方案能有效減少人工介入，提升佈署效率，同時確保佈署流程的一致性和可靠性。

#!/usr/bin/python3

import platform
import sys
import os
import json
import numpy as np
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
import pandas as pd
from joblib import dump, load
from sklearn import preprocessing
import paramiko

def inference():
    #... other code ...

    # 載入模型
    model_dir = os.environ["MODEL_DIR"]
    model_file_lda = os.environ["MODEL_FILE_LDA"]
    model_file_nn = os.environ["MODEL_FILE_NN"]
    model_path_lda = os.path.join(model_dir, model_file_lda)
    model_path_nn = os.path.join(model_dir, model_file_nn)

    # ... other code ...

使用Docker和Jenkins實作機器學習模型的自動化佈署

在機器學習的生命週期中，模型的佈署和更新是非常重要的步驟。為了實作這一目標，我們可以使用Docker和Jenkins來自動化機器學習模型的佈署。以下是實作這一目標的步驟：

步驟1：建立Docker映像

首先，我們需要建立一個Docker映像，該映像包含了我們的機器學習模型和相關的依賴項。為了實作這一目標，我們可以使用Dockerfile來定義映像的內容。

FROM python:3.9-slim

# 安裝依賴項
RUN pip install scikit-learn numpy

# 複製模型程式碼
COPY. /app

# 設定工作目錄
WORKDIR /app

# 執行模型訓練
CMD ["python", "train.py"]

步驟2：建立Jenkins工作

接下來，我們需要建立一個Jenkins工作，該工作負責自動化地構建和佈署我們的機器學習模型。為了實作這一目標，我們可以使用Jenkins的GUI介面來建立一個新的工作。

工作1：下載程式碼

首先，我們需要建立一個工作，該工作負責下載我們的機器學習模型程式碼。

  • 在Jenkins中建立一個新的工作
  • 選擇「Git」作為程式碼倉函式庫
  • 輸入程式碼倉函式庫的URL和憑證
  • 設定工作觸發器為「Poll SCM」

工作2：訓練模型

接下來，我們需要建立一個工作，該工作負責訓練我們的機器學習模型。

  • 在Jenkins中建立一個新的工作
  • 選擇「Docker」作為執行環境
  • 輸入Docker映像的名稱和標籤
  • 設定工作觸發器為「Build after other projects are built」
  • 選擇工作1作為觸發器

步驟3：實作自動化佈署

最後，我們需要實作自動化佈署的功能。為了實作這一目標，我們可以使用Jenkins的「Post-build Actions」功能。

  • 在工作2中新增一個新的Post-build Actions
  • 選擇「Send build artifacts over SSH」
  • 輸入遠端伺服器的IP地址和憑證
  • 設定佈署目錄和檔案名稱

圖表翻譯：

以下是實作自動化佈署的流程圖：

  graph LR
    A[程式碼倉函式庫] -->| 下載程式碼 |B[工作1]
    B -->| 訓練模型 |C[工作2]
    C -->| 佈署模型 |D[遠端伺服器]

在這個流程圖中，程式碼倉函式庫中的程式碼會被下載到工作1中，然後工作1會觸發工作2進行模型訓練，最後工作2會將訓練好的模型佈署到遠端伺服器中。

6.4.1 Kubernetes 基本概念

在 Kubernetes 中，存在著許多不同的概念。首先，我們需要了解 Kubernetes 的主節點（Master Node），它是一組三個程式，執行於叢集中的單一節點：kube-apiserver、kube-controller-manager 和 kube-scheduler。每個節點（除了主節點）都執行著兩個程式：kubelet，它負責與 Kubernetes 主節點進行通訊，以及 kube-proxy，它是一個網路代理，反映了 Kubernetes 網路服務於每個節點。

API 伺服器用於元件之間的通訊，控制器管理員檢查狀態與期望狀態的差異，而排程器則決定哪些 Pod 應該執行。Kubelet 是每個節點上的主要「節點代理」。Kube-proxy 是執行於每個節點上的 Kubernetes 網路代理。

在 Kubernetes 中，控制平面（Master Node）是整個系統的協調器，而節點則是執行容器化應用程式的機器（實體伺服器、虛擬機器等）。這些節點由玄貓控制（見圖 6.1 的典型 Kubernetes 架構）。此外，我們還有 Pod 的概念，它是 Kubernetes 中的基本建置單元。Pod 是我們可以建立和管理的最小可佈署單元，由一個或多個容器組成。

例如，我們可以建立一個 Pod 來訓練機器學習模型（程式碼位於單一容器中）。我們還需要處理 Job 的概念，它可以建立一個或多個 Pod。Job 保證 Pod 的執行成功。我們可以建立 Job 來訓練模型、執行批次推論或將訓練中繼資料或預測儲存到外部儲存空間中。Kubernetes 可以幫助我們將機器學習/深度學習模型佈署到生產環境中。

6.4.2 Kubernetes 快速安裝

有多種方法可以安裝 Kubernetes，它們都在 Kubernetes 網站上有詳細的解釋。以下是使用 Homebrew 安裝 kubectl 的方法：

brew install kubectl

或者，您也可以使用以下命令：

Ubuntu/Debian：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubectl

Red Hat/CentOS：

cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
EOF

內容解密：

以上命令用於安裝 kubectl，這是 Kubernetes 的命令列工具。kubectl 可以用來與 Kubernetes 叢集進行互動，例如建立、更新和刪除資源。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[Kubernetes Master] -->|API|> B[Node]
    B -->|kubelet|> A
    A -->|Scheduler|> C[Pod]
    C -->|Container|> D[Application]

此圖表展示了 Kubernetes 中的基本元件和其之間的關係。Kubernetes Master 是控制平面，負責管理叢集。Node 是執行容器化應用程式的機器。Pod 是基本的建置單元，由一個或多個容器組成。Container 則是執行應用程式的環境。

Kubernetes 架構概覽

Kubernetes 是一個容器協調系統，負責管理和協調容器化應用的生命週期。下面是 Kubernetes 的基本架構：

控制平面（Control Plane）

控制平面是 Kubernetes 的核心元件，負責管理和控制整個叢集。控制平面的主要元件包括：

  • API Server：提供 RESTful API 供使用者和其他元件與 Kubernetes 叢集進行互動。
  • Controller Manager：負責執行和管理控制器，控制器是 Kubernetes 的核心元件，負責維護叢集的狀態。
  • Scheduler：負責將 Pod 排程到合適的節點上。

工作節點（Worker Node）

工作節點是 Kubernetes 叢集中的計算節點，負責執行容器化應用。每個工作節點都有一個 Kubelet，它是 Kubernetes 的代理程式，負責管理節點上的容器和 Pod。

Kubelet

Kubelet 是 Kubernetes 的代理程式，負責管理節點上的容器和 Pod。它的主要功能包括：

  • 容器管理：建立、啟動、停止和刪除容器。
  • Pod 管理：建立、啟動、停止和刪除 Pod。
  • 節點管理：報告節點的狀態和資源使用情況。

Kube-proxy

Kube-proxy 是 Kubernetes 的網路代理程式，負責為 Pod 提供網路連線性。它的主要功能包括：

  • 服務發現：幫助 Pod 發現和存取叢集中的服務。
  • 負載平衡：將流量分配到多個 Pod 上，以實作負載平衡。

Pod

Pod 是 Kubernetes 的最小執行單元，代表了一組緊密耦合的容器。每個 Pod 都有一個唯一的 IP 位址和埠號，可以被其他 Pod 或服務存取。

容器

容器是 Pod 中的執行單元，代表了一個獨立的應用程式或服務。每個容器都有一個唯一的名稱和 ID，可以被 Kubelet 管理。

節點（Node）

節點是 Kubernetes 叢集中的計算節點，可以是物理機器或虛擬機器。每個節點都有一個唯一的名稱和 ID，可以被 Kubernetes 管理。

服務（Service）

服務是 Kubernetes 的網路服務，提供了一個穩定的網路入口，讓使用者可以存取叢集中的 Pod 和容器。服務可以是 ClusterIP、NodePort 或 LoadBalancer 等型別。

ClusterIP

ClusterIP 服務是一種只能在叢集內部存取的服務，提供了一個穩定的 IP 位址和埠號，可以被其他 Pod 或服務存取。

NodePort

NodePort 服務是一種可以在叢集外部存取的服務，提供了一個穩定的埠號，可以被外部使用者存取。

LoadBalancer

LoadBalancer 服務是一種可以在叢集外部存取的服務，提供了一個穩定的 IP 位址和埠號，可以被外部使用者存取，並且可以實作負載平衡。

Persistent Volume（PV）

Persistent Volume 是 Kubernetes 的持久化儲存資源，提供了一種方式讓 Pod 可以存取持久化儲存裝置。PV 可以是本地儲存、網路儲存或雲儲存等型別。

Persistent Volume Claim（PVC）

Persistent Volume Claim 是 Kubernetes 的持久化儲存申請，提供了一種方式讓 Pod 可以申請持久化儲存資源。PVC 可以被用來申請 PV 資源。

ConfigMap

ConfigMap 是 Kubernetes 的組態管理資源，提供了一種方式讓 Pod 可以存取組態資料。ConfigMap 可以被用來儲存應用程式的組態資料。

Secret

Secret 是 Kubernetes 的密碼管理資源，提供了一種方式讓 Pod 可以存取密碼資料。Secret 可以被用來儲存應用程式的密碼資料。

Deployment

Deployment 是 Kubernetes 的佈署資源，提供了一種方式讓使用者可以佈署和管理應用程式。Deployment 可以被用來建立、更新和刪除 Pod 和 ReplicaSet。

ReplicaSet

ReplicaSet 是 Kubernetes 的複製集資源，提供了一種方式讓使用者可以管理 Pod 的複製數量。ReplicaSet 可以被用來建立、更新和刪除 Pod。

StatefulSet

StatefulSet 是 Kubernetes 的有狀態集資源，提供了一種方式讓使用者可以管理有狀態的 Pod。StatefulSet 可以被用來建立、更新和刪除有狀態的 Pod。

DaemonSet

DaemonSet 是 Kubernetes 的守護程式集資源，提供了一種方式讓使用者可以管理守護程式的 Pod。DaemonSet 可以被用來建立、更新和刪除守護程式的 Pod。

Job

Job 是 Kubernetes 的工作資源，提供了一種方式讓使用者可以執行批次任務。Job 可以被用來建立、更新和刪除批次任務的 Pod。

CronJob

CronJob 是 Kubernetes 的定時工作資源，提供了一種方式讓使用者可以執行定時批次任務。CronJob 可以被用來建立、更新和刪除定時批次任務的 Pod。

以上是 Kubernetes 的基本架構和元件，希望對您有所幫助。

Kubernetes 架構與安裝

Kubernetes 是一個容器協調系統，能夠自動化佈署、擴充套件和管理容器化應用程式。下面是 Kubernetes 的典型架構：

  • Kubelet：負責管理節點上的容器，確保容器按照預期執行。
  • Kube-proxy：負責提供服務發現和負載平衡功能。
  • Container：Kubernetes 中的基本執行單元，是一個或多個相關聯的應用程式容器的集合。
  • POD：Kubernetes 中的最小執行單元，是一組分享相同網路名稱空間的容器集合。
  • Docker engine：負責建立和管理容器。

要安裝 Kubernetes，首先需要安裝 kubectl，這是一個用於與 Kubernetes 叢集互動的命令列工具。可以使用以下命令安裝 kubectl：

yum install -y kubectl

然後，可以檢查 kubectl 的版本：

kubectl version --client

接下來，可以安裝 Kubernetes 的二進位制檔案（kubeadm、kubelet、kubectl）：

sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubernetes-cni

啟用 kubelet 服務：

systemctl enable kubelet

安裝 Kubernetes 叢集

為了熟悉 Kubernetes，我們將使用 Vagrant，一個用於建立和管理虛擬機器的工具。Vagrant 可以建立和組態輕量級環境，並在單一工作流程中提供資源給 Vagrant。

首先，需要安裝 Vagrant。對於 Ubuntu/Debian 系統，可以使用以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install vagrant

對於 Red Hat/CentOS 系統，可以使用以下命令：

sudo yum install -y yum-utils
sudo yum -y install vagrant

Vagrant 依賴於與提供者（如 VirtualBox、VMware 或 Hyper-V）的互動，以提供資源給 Vagrant。因此，需要安裝其中一種提供者。例如，可以安裝 VirtualBox：

sudo apt update
sudo apt install virtualbox
sudo apt install virtualbox-dkms

然後，可以建立一個 Vagrantfile：

sudo vagrant init bento/ubuntu-20.04

建立自定義 Vagrantfile

為了建立我們自己的環境，我們需要建立或編輯一個特定的 Vagrantfile。以下是 Vagrantfile 的示例內容：

# -*- mode: ruby -*-
# vi: set ft=ruby :
ENV['VAGRANT_DEFAULT_PROVIDER'] = 'virtualbox'
Vagrant.configure("2.2") do |config|
  #...
end

這個 Vagrantfile 將使用 VirtualBox 作為預設提供者，並組態其他必要的設定以建立我們的自定義環境。

圖表翻譯

下面是 Kubernetes 架構的 Mermaid 圖表：

  graph LR
    Kubelet -->|管理|> Container
    Kube-proxy -->|服務發現|> POD
    Docker engine -->|建立|> Container
    POD -->|包含|> Container
    Kubelet -->|監控|> POD

這個圖表展示了 Kubernetes 中各個元件之間的關係，包括 Kubelet、Kube-proxy、Docker engine、Container 和 POD。

虛擬機器設定檔案解析

在虛擬機器設定檔案中，我們可以看到兩個虛擬機器的定義：kubmaster 和 kubnode1。這兩個虛擬機器都使用 bento/ubuntu-20.04 作為其 box 來源，並且都會安裝 Docker。

kubmaster 虛擬機器設定

config.vm.define "kubmaster" do |kub|
  kub.vm.box = "bento/ubuntu-20.04"
  kub.vm.hostname = 'kubmaster'
  kub.vm.provision "docker"
  
  kub.vm.provider :virtualbox do |v|
    v.customize ["modifyvm", :id, "--natdnshostresolver1", "on"]
    v.customize ["modifyvm", :id, "--memory", 2048]
    v.customize ["modifyvm", :id, "--name", "master"]
    v.customize ["modifyvm", :id, "--cpus", "2"]
  end
end

在 kubmaster 的設定中，我們可以看到以下幾點：

  • kub.vm.box = "bento/ubuntu-20.04"：指定了虛擬機器的 box 來源為 bento/ubuntu-20.04。
  • kub.vm.hostname = 'kubmaster'：設定了虛擬機器的主機名稱為 kubmaster。
  • kub.vm.provision "docker"：指定了虛擬機器需要安裝 Docker。
  • kub.vm.provider :virtualbox do |v|：指定了虛擬機器提供者為 VirtualBox。
  • v.customize ["modifyvm", :id, "--natdnshostresolver1", "on"]：啟用了 VirtualBox 的 DNS 解析器。
  • v.customize ["modifyvm", :id, "--memory", 2048]：設定了虛擬機器的記憶體大小為 2048 MB。
  • v.customize ["modifyvm", :id, "--name", "master"]：設定了虛擬機器的名稱為 master。
  • v.customize ["modifyvm", :id, "--cpus", "2"]：設定了虛擬機器的 CPU 數量為 2。

kubnode1 虛擬機器設定

config.vm.define "kubnode1" do |kubnode|
  kubnode.vm.box = "bento/ubuntu-20.04"
  kubnode.vm.hostname = 'kubnode1'
  kubnode.vm.provision "docker"
  
  kubnode.vm.provider :virtualbox do |v|
    v.customize ["modifyvm", :id, "--natdnshostresolver1", "on"]
    v.customize ["modifyvm", :id, "--memory", 2048]
    v.customize ["modifyvm", :id, "--name", "kubnode1"]
    v.customize ["modifyvm", :id, "--cpus", "2"]
  end
end

在 kubnode1 的設定中，我們可以看到以下幾點：

  • kubnode.vm.box = "bento/ubuntu-20.04"：指定了虛擬機器的 box 來源為 bento/ubuntu-20.04。
  • kubnode.vm.hostname = 'kubnode1'：設定了虛擬機器的主機名稱為 kubnode1。
  • kubnode.vm.provision "docker"：指定了虛擬機器需要安裝 Docker。
  • kubnode.vm.provider :virtualbox do |v|：指定了虛擬機器提供者為 VirtualBox。
  • v.customize ["modifyvm", :id, "--natdnshostresolver1", "on"]：啟用了 VirtualBox 的 DNS 解析器。
  • v.customize ["modifyvm", :id, "--memory", 2048]：設定了虛擬機器的記憶體大小為 2048 MB。
  • v.customize ["modifyvm", :id, "--name", "kubnode1"]：設定了虛擬機器的名稱為 kubnode1。
  • v.customize ["modifyvm", :id, "--cpus", "2"]：設定了虛擬機器的 CPU 數量為 2。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[虛擬機器設定檔案] -->|定義|> B(kubmaster)
    A -->|定義|> C(kubnode1)
    B -->|設定|> D(Hostname: kubmaster)
    B -->|設定|> E(Docker 安裝)
    B -->|設定|> F(VirtualBox 設定)
    C -->|設定|> G(Hostname: kubnode1)
    C -->|設定|> H(Docker 安裝)
    C -->|設定|> I(VirtualBox 設定)

這個圖表展示了虛擬機器設定檔案的結構和內容，包括 kubmaster 和 kubnode1 的定義和設定。

建立 Kubernetes叢集環境

為了建立一個完整的Kubernetes叢集環境，我們需要進行一系列的設定和安裝步驟。首先，我們需要定義我們的虛擬機器組態。

虛擬機器組態

我們使用Vagrant來管理虛擬機器，以下是Vagrantfile的組態內容：

config.vm.define "kubnode2" do |kubnode|
  kubnode.vm.box = "bento/ubuntu-20.04"
  kubnode.vm.hostname = 'kubnode2'
  kubnode.vm.provision "docker"
  
  config.vm.box_url = "bento/ubuntu-20.04"
  kubnode.vm.provider :virtualbox do |v|
    v.customize ["modifyvm", :id, "--natdnshostresolver1", "on"]
    v.customize ["modifyvm", :id, "--memory", 2048]
    v.customize ["modifyvm", :id, "--name", "kubnode2"]
    v.customize ["modifyvm", :id, "--cpus", "2"]
  end
end

這個組態定義了一臺名為kubnode2的虛擬機器，使用Ubuntu 20.04作業系統，具有2GB的記憶體和2個CPU核心。

啟動虛擬機器

啟動虛擬機器的命令是vagrant up，這個命令會根據Vagrantfile的組態建立和組態虛擬機器。

連線虛擬機器

啟動虛擬機器後，我們可以使用以下命令連線到每臺虛擬機器：

vagrant ssh kubmaster
vagrant ssh kubnode1
vagrant ssh kubnode2

停用交換空間

為了確保Kubernetes叢集的正常運作，我們需要停用每臺虛擬機器的交換空間。可以使用以下命令：

swapoff -a

然後，編輯/etc/fstab檔案，註解掉交換空間的行。

安裝必要套件

在每臺虛擬機器上，我們需要安裝一些必要的套件，例如curl和apt-transport-https：

apt-get update && apt-get install -y apt-transport-https curl

安裝Kubernetes二進位制檔

為了安裝Kubernetes二進位制檔，我們需要下載並安裝kubectl、kubeadm和kubelet：

apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl kubernetes-cni

然後，啟用kubelet服務：

systemctl enable kubelet

內容解密：

以上步驟是建立Kubernetes叢集環境的基本流程。透過這些步驟，我們可以建立一個完整的Kubernetes叢集，並安裝必要的套件和二進位制檔。這些步驟是Kubernetes叢集佈署的基礎，之後我們可以在這個基礎上進行更進一步的組態和佈署。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[啟動虛擬機器] --> B[連線虛擬機器]
    B --> C[停用交換空間]
    C --> D[安裝必要套件]
    D --> E[安裝Kubernetes二進位制檔]
    E --> F[啟用kubelet服務]

這個圖表展示了建立Kubernetes叢集環境的流程，從啟動虛擬機器到啟用kubelet服務。每個步驟都很重要，需要按照正確的順序進行。

Kubernetes 初始化與內部網路設定

在安裝了所有必要的套件後，我們將著手初始化 Kubernetes 叢集並設定內部網路，以便讓不同的節點能夠相互連線。

初始化主節點

首先，我們需要連線到主節點（Master Node），並執行以下命令：

kubeadm init --apiserver-advertise-address=192.168.56.101 --node-name $HOSTNAME --pod-network-cidr=10.244.0.0/16

這裡，192.168.56.101 是我們之前定義的主節點 IP 地址，而 10.244.0.0/16 是 Kubernetes 內部網路的子網路遮罩，定義了 Kubernetes 將使用的 IP 地址範圍。

執行此命令後，我們將看到一個包含令牌的輸出，該令牌將用於加入不同的節點：

...
To start using your cluster, you need to run the following command as a regular user:
...

如輸出所示，為了開始使用我們的叢集，我們需要建立一個組態檔案以便使用 kubectl。

建立組態檔案

為了建立組態檔案，我們需要執行以下命令：

mkdir -p $HOME/.kube
chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

設定內部網路

為了建立內部網路，我們需要在節點之間提供一個網路。我們將使用 Flannel，它是一種為 Kubernetes 設計的簡單的第 3 層網路織物。Flannel 在每個主機上執行一個名為 flanneld 的二進位制代理，並負責為每個主機分配一個子網路租約。

Flannel 架構

以下是 Flannel 的架構概覽：

+---------------+
|  Master Node  |
+---------------+
       |
       |
       v
+---------------+
|  Node 1      |
|  (Kubnode 1) |
+---------------+
       |
       |
       v
+---------------+
|  Node 2      |
|  (Kubnode 2) |
+---------------+
       |
       |
       v
+---------------+
|  VxLAN      |
|  (橋接 Cnto) |
+---------------+
       |
       |
       v
+---------------+
|  Veth      |
|  (橋接 Cnto) |
+---------------+

在這個架構中，每個節點都有一個 eth0 網路卡，Flannel 使用 VxLAN 和橋接來建立一個跨節點的網路。這樣，Kubernetes 就可以在不同的節點之間進行通訊。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[Master Node] -->|kubeadm init|> B[Node 1 (Kubnode 1)]
    A -->|kubeadm init|> C[Node 2 (Kubnode 2)]
    B -->|Flannel|> D[VxLAN (橋接 Cnto)]
    C -->|Flannel|> D
    D -->|Veth|> E[橋接 Cnto]

這個圖表顯示了 Kubernetes 初始化和 Flannel 網路設定的過程。Master Node 執行 kubeadm init 命令來初始化叢集，然後 Node 1 和 Node 2 透過 Flannel 建立內部網路。Flannel 使用 VxLAN 和橋接來建立一個跨節點的網路。

Kubernetes叢集安裝與設定

在本文中，我們將探討如何從頭開始安裝一個Kubernetes叢集。首先，我們需要在所有節點上啟用內部網路的管理，執行以下命令：

sysctl net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1

接下來，我們使用組態檔案（kube-flannel.yml）安裝Flannel網路。這個組態檔案可以線上上找到。

# 安裝Flannel網路
kubectl apply -f Documentation/kube-flannel.yml

安裝完成後，我們可以檢查Pods的狀態：

# 檢查Pods狀態
kubectl get pods --all-namespaces

有時候，我們可能需要修改Flannel的組態，例如從10.244.0.0/16改為10.10.0.0/16。這可以透過以下命令實作：

# 編輯Flannel組態
kubectl edit cm -n kube-system kube-flannel-cfg

然後，我們可以檢查主節點是否已經準備好：

# 檢查主節點狀態
kubectl get nodes

現在，是時候將節點加入到主節點了。為此，我們需要複製之前生成的token，並在節點（kubnode1和kubnode2）上執行以下命令：

# 加入主節點
kubeadm join 192.168.56.101:6443 --token 0dgzxg.86lj9mirur1ele2f \
--discovery-token-ca-cert-hash sha256:59ca1ef21c1c4304ff1558210cf78528a6750babc3fa69241e925c2d5f7d90c6

傳回主節點後，我們可以檢查節點的狀態：

# 檢查節點狀態
kubectl get nodes

此外，我們也可以使用docker ps命令檢查所有已啟動的容器（包括coredns、flannel等）。

最後，讓我們來談談叢集存取。如果我們在主節點上執行以下命令：

# 檢查節點詳細資訊
kubectl get nodes -o wide

我們會看到主節點和其他節點具有相同的內部IP地址。為了方便存取，我們需要編輯/etc/hosts檔案並新增主節點的IP地址。

# 編輯/etc/hosts檔案
vim /etc/hosts

同樣地，其他節點（kubnode1和kubenode2）也需要修改/etc/hosts檔案。

如果需要刪除Flannel，可以使用以下命令：

# 刪除Flannel Pods
kubectl delete pods kube-flannel-ds-56f9h -n kube-system
kubectl delete pods kube-flannel-ds-dx8tv -n kube-system
kubectl delete pods kube-flannel-ds-kgxvt -n kube-system

Kubernetes的魔力在於它可以在不失去服務的情況下重新組態，並且可以自動建立新的Flannel。

最後，為了方便使用，我們可以新增自動補全功能：

# 安裝bash-completion
apt-get install bash-completion

# 啟用自動補全
echo "source <(kubectl completion bash)" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

現在，我們已經掌握瞭如何從頭開始安裝一個Kubernetes叢集，並且可以建立Kubernetes Jobs來訓練機器學習模型、序列化模型、載入模型到記憶體中以及進行推理。

使用Docker和Kubernetes進行機器學習模型訓練

6.5.1 Kubernetes Jobs：模型訓練和批次推理

在本章中，我們將探討Kubernetes Jobs的應用，並瞭解如何使用Jobs進行機器學習模型的訓練。Kubernetes Job是一種控制器，負責確保Pods成功終止其工作負載。當指定數量的Pods終止時，Job即被視為完成。如果Pod失敗，Job將建立新的Pod來替換它。

我們的目標是建立一個名為「訓練Job」的Kubernetes Job，該Job負責載入儲存在GitHub的訓練資料，訓練機器學習模型，序列化模型，並將其儲存在叢集外部。為了儲存資料，我們可以使用公共雲、 私有雲或本地儲存。在本例中，我們將使用SSH（安全Shell協定）在Kubernetes叢集和外部伺服器之間進行通訊。

6.5.2 建立和準備虛擬機器

為了安裝Kubernetes叢集，我們需要建立虛擬機器或使用裸機伺服器。所有指令均在Ubuntu 20.04版本的虛擬機器上進行了測試：

  • kubmaster：2個vCPUs，4096 MB RAM，20 GB磁碟空間
  • kubenode1：2個vCPUs，4096 MB RAM，20 GB磁碟空間

我們啟用虛擬機器和主機之間的流量，並切換到root使用者，關閉交換空間並註解掉/etc/fstab中的交換參考：

swapoff -a
vim /etc/fstab

6.5.3 Kubeadm安裝

首先，我們需要在每個虛擬機器（kubmaster和kubenode1）上安裝Docker引擎，使用apt包索引，安裝允許apt使用https連線的包，新增Docker的官方GPG金鑰，設定穩定倉函式庫，並安裝最新版本的Docker引擎和容器：

sudo apt-get update
sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg \
    lsb-release

然後，我們需要下載Kubernetes二進位制檔案kubectl、kubeadm和kubelet的GPG金鑰：

curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -

接下來，我們安裝Kubernetes二進位制檔案：

sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl

並啟用kubelet服務：

systemctl enable kubelet

所有這些步驟必須在叢集的所有節點（主節點和從節點）上執行。

6.5.4 建立Kubernetes叢集

現在，我們已經在所有節點上安裝了必要的包，並且可以初始化主節點並加入從節點。為此，我們連線到主節點並執行以下命令：

kubeadm init --apiserver-advertise-address=192.168.1.55 --node-name $HOSTNAME --pod-network-cidr=10.244.0.0/16

這裡，192.168.1.55是主節點（kubmaster）的IP地址，而10.244.0.0/16是Kubernetes內部網路的子網路遮罩，用於定義Kubernetes分配IP地址的範圍。

6.5.5 容器化Python應用程式

為了容器化Python應用程式，我們需要建立一個Dockerfile，以指示Docker使用基礎映像、設定和命令。這裡，我們使用jupyter/scipy-notebook作為基礎映像：

FROM jupyter/scipy-notebook
RUN mkdir my-model
ENV MODEL_DIR=/home/jovyan/my-model
ENV MODEL_FILE_LDA=clf_lda.joblib
ENV MODEL_FILE_NN=clf_nn.joblib

內容解密：

  • FROM jupyter/scipy-notebook：指定基礎映像為jupyter/scipy-notebook。
  • RUN mkdir my-model：在容器內建立一個名為my-model的目錄。
  • ENV MODEL_DIR=/home/jovyan/my-model：設定環境變數MODEL_DIR為/home/jovyan/my-model。
  • ENV MODEL_FILE_LDA=clf_lda.joblib：設定環境變數MODEL_FILE_LDA為clf_lda.joblib。
  • ENV MODEL_FILE_NN=clf_nn.joblib：設定環境變數MODEL_FILE_NN為clf_nn.joblib。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[Dockerfile] -->|指定基礎映像|> B[jupyter/scipy-notebook]
    B -->|建立目錄|> C[my-model]
    C -->|設定環境變數|> D[MODEL_DIR]
    D -->|設定環境變數|> E[MODEL_FILE_LDA]
    E -->|設定環境變數|> F[MODEL_FILE_NN]

這個圖表展示了Dockerfile的建立過程，從指定基礎映像到設定環境變數。

使用Docker和Kubernetes進行機器學習模型訓練

在本文中，我們將探討如何使用Docker和Kubernetes進行機器學習模型訓練。首先，我們需要設定環境變數並安裝必要的套件，包括joblib和paramiko。

ENV METADATA_FILE=metadata.json
COPY requirements.txt./requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txt

接下來，我們需要複製必要的檔案，包括訓練資料和模型檔案。

COPY id_rsa./id_rsa
COPY train.py./train.py

為了建立與遠端伺服器的連線，我們需要設定RSA金鑰認證。首先，我們需要生成公鑰和私鑰。

ssh-keygen -t rsa

然後，我們需要將公鑰複製到遠端伺服器的authorized_keys檔案中。

vim /home/xavi/.ssh/id_rsa.pub

如果需要，我們可以將私鑰複製到目前目錄中，並修改許可權。

sudo cp /home/xavi/.ssh/id_rsa.
sudo chmod a+r id_rsa

在Dockerfile中，我們可以使用以下程式碼來設定RSA金鑰認證。

ARG SSH_PRIVATE_KEY
RUN mkdir /root/.ssh/
RUN echo "${SSH_PRIVATE_KEY}" > /root/.ssh/id_rsa

然後，我們可以建置Docker映像檔。

sudo docker build -t kubernetes-models -f Dockerfile --build-arg SSH_PRIVATE_KEY="$(cat ~/.ssh/id_rsa)".

但是，我們需要注意不要留下任何敏感資訊在Docker映像檔中。即使我們刪除了檔案，仍然可以在映像檔的層中檢視到。為了避免這個問題，我們可以使用–squash引數來減少映像檔的大小。

另外，我們也可以使用Kubernetes的secret物件來儲存和管理敏感資訊，例如密碼、OAuth令牌和SSH金鑰。

在train.py檔案中，我們可以匯入必要的套件，讀取環境變數，載入訓練資料，序列化模型，執行交叉驗證，並上傳訓練好的模型和交叉驗證結果到遠端伺服器。

#!/usr/bin/python3

import os
import json
import numpy as np
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import pandas as pd
from joblib import dump, load
from sklearn import preprocessing
import paramiko

def train():
    #...

內容解密：

在上述程式碼中，我們使用了多個套件，包括scikit-learn、joblib和paramiko。scikit-learn是一個機器學習套件，提供了多種演算法和工具。joblib是一個套件，提供了序列化和反序列化的功能。paramiko是一個SSHv2協定的Python實作。

圖表翻譯：

以下是訓練模型的流程圖。

  flowchart TD
    A[開始] --> B[載入訓練資料]
    B --> C[序列化模型]
    C --> D[執行交叉驗證]
    D --> E[上傳訓練好的模型和交叉驗證結果]
    E --> F[結束]

在這個流程圖中，我們可以看到訓練模型的步驟，包括載入訓練資料、序列化模型、執行交叉驗證和上傳訓練好的模型和交叉驗證結果。

機器學習模型的訓練與佈署

在進行機器學習模型的訓練之前，首先需要載入必要的資料和設定模型的路徑。這包括了模型檔案的路徑（MODEL_FILE_LDA和MODEL_FILE_NN）以及相關的中繼資料檔案路徑（METADATA_FILE）。

載入模型路徑和檔案

import os
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import normalize

# 定義模型和中繼資料的路徑
MODEL_DIR = os.environ["MODEL_DIR"]
MODEL_FILE_LDA = os.environ["MODEL_FILE_LDA"]
MODEL_FILE_NN = os.environ["MODEL_FILE_NN"]
METADATA_FILE = os.environ["METADATA_FILE"]

# 組合路徑
MODEL_PATH_LDA = os.path.join(MODEL_DIR, MODEL_FILE_LDA)
MODEL_PATH_NN = os.path.join(MODEL_DIR, MODEL_FILE_NN)
METADATA_PATH = os.path.join(MODEL_DIR, METADATA_FILE)

載入訓練資料

接下來，載入訓練資料集，並將其分割為特徵值（X_train）和目標變數（y_train）。

# 載入訓練資料
data_train = pd.read_csv(url)

# 分割資料為特徵值和目標變數
y_train = data_train['# Letter'].values
X_train = data_train.drop(data_train.loc[:, 'Line':'# Letter'].columns, axis=1)

資料預處理

進行資料預處理，包括資料正規化，以確保所有特徵值都在相同的尺度上。

# 資料正規化（L2 標準化）
X_train = normalize(X_train, norm='l2')

印出訓練資料的形狀

為了確認資料是否載入正確，印出訓練資料的形狀。

print("訓練資料的形狀：")
print(X_train.shape)
print(y_train.shape)

訓練模型

現在，可以開始訓練機器學習模型了。首先，使用線性判別分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）作為預設引數進行模型訓練。

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

# 線性判別分析（LDA）模型
lda_model = LinearDiscriminantAnalysis()
lda_model.fit(X_train, y_train)

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[載入資料] --> B[資料預處理]
    B --> C[分割資料]
    C --> D[模型訓練]
    D --> E[模型評估]

圖表說明：

上述流程圖描述了從載入資料到模型訓練的整個過程。首先，載入必要的資料；然後，進行資料預處理以確保資料品質；接下來，分割資料為訓練集和測試集；最後，使用選定的機器學習演算法進行模型訓練。

線性判別分析（LDA）與神經網路（NN）模型的建立與序列化

在這個範例中，我們將建立兩個不同的機器學習模型：線性判別分析（LDA）和神經網路（NN），並將它們序列化以便於後續的使用。

首先，讓我們建立一個LDA模型並將其訓練：

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

# 建立LDA模型
clf_lda = LinearDiscriminantAnalysis()

# 訓練LDA模型
clf_lda.fit(X_train, y_train)

接下來，我們將序列化LDA模型以便於儲存和載入：

from joblib import dump

# 序列化LDA模型
dump(clf_lda, MODEL_PATH_LDA)

同樣地，讓我們建立一個神經網路模型並將其訓練：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 建立NN模型
clf_NN = MLPClassifier(solver='adam', activation='relu', alpha=0.0001,
                       hidden_layer_sizes=(500,), random_state=0, max_iter=1000)

# 訓練NN模型
clf_NN.fit(X_train, y_train)

然後，我們將序列化NN模型：

# 序列化NN模型
dump(clf_NN, MODEL_PATH_NN)

交叉驗證與儲存模型績效

接下來，我們將進行交叉驗證以評估模型的績效，並將結果儲存到一個JSON檔案中：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
import json

# 進行交叉驗證
accuracy_lda = cross_val_score(clf_lda, X_train, y_train, cv=5)
accuracy_nn = cross_val_score(clf_NN, X_train, y_train, cv=5)

# 儲存模型績效到JSON檔案
metadata = {
    "train_accuracy_lda": accuracy_lda.mean(),
    "train_accuracy_nn": accuracy_nn.mean()
}

with open(METADATA_PATH, 'w') as outfile:
    json.dump(metadata, outfile)

上傳模型檔案到遠端伺服器

最後，我們將使用Paramiko函式庫上傳模型檔案到遠端伺服器：

import paramiko

# 建立SSH連線
client = paramiko.SSHClient()
client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
k = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('id_rsa')

# 上傳模型檔案
sftp = client.open_sftp()
sftp.put(MODEL_PATH_LDA, "/home/xavi/output/" + MODEL_FILE_LDA)
sftp.put(MODEL_PATH_NN, "/home/xavi/output/" + MODEL_FILE_NN)
sftp.put(METADATA_PATH, "/home/xavi/output/" + METADATA_FILE)

sftp.close()

這樣就完成了LDA和NN模型的建立、序列化、交叉驗證和上傳到遠端伺服器的過程。

使用Docker和Kubernetes進行機器學習模型訓練

在上一節中，我們已經完成了機器學習模型的訓練和測試。現在，我們將使用Docker和Kubernetes來佈署和管理我們的模型。

建立Docker映像

首先，我們需要建立一個Docker映像來包含我們的模型和訓練程式碼。以下是Dockerfile的內容：

FROM python:3.9-slim

# 設定工作目錄
WORKDIR /app

# 複製訓練程式碼
COPY train.py /app/

# 安裝依賴函式庫
RUN pip install -r requirements.txt

# 執行訓練程式碼
CMD ["python", "train.py"]

接下來，我們可以使用以下命令建立Docker映像：

docker build -t kubernetes-models -f Dockerfile.

測試Docker映像

在建立Docker映像後，我們可以使用以下命令測試它：

docker run kubernetes-models python3 train.py rm./id_rsa

如果一切正常，則表示我們的Docker映像已經正確建立。

推播Docker映像到倉函式庫

現在，我們可以將Docker映像推播到Docker Hub倉函式庫：

docker login
docker tag kubernetes-models:latest xaviervasques/kubernetes-models:latest
docker push xaviervasques/kubernetes-models:latest

建立Kubernetes Job組態檔

接下來，我們需要建立一個Kubernetes Job組態檔來執行我們的模型訓練程式碼。以下是job.yaml的內容：

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: train-models-job
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: train-container
        imagePullPolicy: Always
        image: xaviervasques/kubernetes-models:latest
        command: ["python3", "train.py", "rm", "./id_rsa"]
      restartPolicy: Never
      backoffLimit: 4

執行Kubernetes Job

現在，我們可以使用以下命令執行Kubernetes Job：

kubectl create -f job.yaml

檢視Job狀態

我們可以使用以下命令檢視Job狀態：

kubectl get jobs
kubectl get pods --selector=job-name=train-models-job

檢視日誌

我們可以使用以下命令檢視日誌：

kubectl logs train-models-job-vd5rq

刪除Cluster

如果需要刪除Cluster，可以使用以下命令：

kubectl delete job train-models-job
sudo kubeadm reset
kubeadm reset
sudo apt-get purge kubeadm kubectl kubelet kubernetes-cni kube*
sudo apt-get autoremove
sudo rm -rf ~/.kube

線上推論

在下一節中，我們將實作線上推論和批次推論。

批次推論

首先，我們需要修改Dockerfile來包含批次推論程式碼：

FROM jupyter/scipy-notebook
RUN mkdir my-model

ENV MODEL_DIR=/home/jovyan/my-model

ENV MODEL_FILE_LDA=clf_lda.joblib

ENV MODEL_FILE_NN=clf_nn.joblib

線上推論

線上推論可以使用REST API來實作。

推論模型佈署

在上一節中，我們探討瞭如何構建一個 Docker 容器來執行機器學習模型的訓練和推斷。現在，我們將更深入地瞭解如何實作推斷功能。

推斷指令碼

首先，我們需要建立一個推斷指令碼，負責載入已經訓練好的模型並對新資料進行預測。以下是 inference.py 指令碼的內容：

#!/usr/bin/python3

import platform
import sys
import numpy as np
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
import pandas as pd
from joblib import load
from sklearn import preprocessing
import paramiko

def inference():
    # 載入模型
    model_dir = os.environ["MODEL_DIR"]
    model_file_lda = os.environ["MODEL_FILE_LDA"]
    model_file_nn = os.environ["MODEL_FILE_NN"]
    model_path_lda = os.path.join(model_dir, model_file_lda)
    model_path_nn = os.path.join(model_dir, model_file_nn)

    # 載入和正規化測試資料
    data_test = pd.read_csv("testing.csv")
    y_test = data_test['# Letter'].values
    X_test = data_test.drop(data_test.loc[:, 'Line':'# Letter'].columns, axis=1)
    X_test = preprocessing.normalize(X_test, norm='l2')

    # 載入模型並進行預測
    lda_model = load(model_path_lda)
    nn_model = load(model_path_nn)
    y_pred_lda = lda_model.predict(X_test)
    y_pred_nn = nn_model.predict(X_test)

    # 輸出預測結果
    print("LDA 模型預測結果：", y_pred_lda)
    print("NN 模型預測結果：", y_pred_nn)

這個指令碼首先載入了兩個模型（LDA 和 NN），然後載入和正規化測試資料，最後使用這兩個模型對測試資料進行預測，並輸出預測結果。

Dockerfile 修改

為了執行這個推斷指令碼，我們需要修改 Dockerfile 以包含推斷指令碼和相關依賴。以下是修改後的 Dockerfile 內容：

ENV METADATA_FILE=metadata.json
COPY requirements.txt./requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txt

COPY id_rsa./id_rsa
COPY inference.py./inference.py
COPY train.py./train.py

我們增加了 inference.py 指令碼到 Docker 容器中，並確保它可以被執行。

執行推斷

現在，我們可以使用以下命令執行推斷指令碼：

docker run -it --rm -v $(pwd):/app -w /app python:3.9-slim python inference.py

這個命令會啟動一個新的 Docker 容器，掛載當前目錄到容器中的 /app 目錄，然後執行 inference.py 指令碼。

內容解密：

在這個例子中，我們使用了 inference.py 指令碼來載入已經訓練好的模型並對新資料進行預測。指令碼首先載入了兩個模型（LDA 和 NN），然後載入和正規化測試資料，最後使用這兩個模型對測試資料進行預測，並輸出預測結果。

圖表翻譯：

以下是推斷過程的 Mermaid 圖表：

  flowchart TD
    A[載入模型] --> B[載入和正規化測試資料]
    B --> C[使用模型進行預測]
    C --> D[輸出預測結果]

這個圖表展示了推斷過程的步驟，從載入模型到輸出預測結果。

遠端伺服器批次推論：載入訓練模型、輸出分數和預測

在進行批次推論時，我們需要將模型載入遠端伺服器，然後使用測試資料計算模型的準確度和進行預測。以下是使用Python和Paramiko函式庫實作此功能的步驟。

步驟1：連線遠端伺服器

首先，我們需要建立與遠端伺服器的連線。這可以使用Paramiko函式庫來實作，該函式庫提供了一個安全的方式來連線SSH伺服器。

import paramiko

# 建立SSH客戶端
ssh_client = paramiko.SSHClient()

# 自動新增主機金鑰
ssh_client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())

# 載入私鑰
k = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('id_rsa')

# 連線遠端伺服器
ssh_client.connect(hostname='192.168.1.11', username='username', pkey=k)

步驟2：載入訓練模型

接下來，我們需要載入訓練好的模型。假設我們已經將模型儲存為檔案，並且知道檔案的路徑。

# 載入LDA模型
sftp_client = ssh_client.open_sftp()
remote_file = sftp_client.open("/Users/LRENC/Desktop/Kubernetes/Jenkins/" + MODEL_FILE_LDA)
clf_lda = load(remote_file)

步驟3：計算模型準確度和進行預測

現在，我們可以使用載入的模型計算準確度和進行預測。

# 計算LDA模型的準確度和進行預測
print("LDA score and classification:")
print(clf_lda.score(X_test, y_test))
print(clf_lda.predict(X_test))

步驟4：關閉連線

最後，別忘了關閉連線，以避免資源浪費。

# 關閉SFTP客戶端
remote_file.close()

# 關閉SSH連線
ssh_client.close()

內容解密：

在上述程式碼中，我們使用Paramiko函式庫來建立與遠端伺服器的連線，然後載入訓練好的模型，計算準確度和進行預測。注意，我們需要替換username、MODEL_FILE_LDA和MODEL_FILE_NN為實際的使用者名稱和模型檔案名稱。

圖表翻譯：

以下是程式碼的Mermaid流程圖：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[連線遠端伺服器]
    B --> C[載入LDA模型]
    C --> D[計算LDA模型的準確度和進行預測]
    D --> E[載入NN模型]
    E --> F[計算NN模型的準確度和進行預測]
    F --> G[關閉連線]
    G --> H[結束]

圖表翻譯：

上述流程圖展示了批次推論的步驟，從連線遠端伺服器開始，然後載入LDA和NN模型，計算準確度和進行預測，最後關閉連線。

使用Docker和Kubernetes進行機器學習模型佈署

在上一節中，我們已經完成了機器學習模型的訓練和評估。現在，我們將使用Docker和Kubernetes來佈署模型，實作批次推理和實時推理。

批次推理

首先，我們需要建立一個Docker映象，包含我們的模型和推理程式碼。然後，我們可以使用Kubernetes來佈署這個映象，實作批次推理。

# inference.py
from sklearn.externals import joblib
import pandas as pd

# 載入模型
clf_nn = joblib.load('model.pkl')

# 載入測試資料
test_data = pd.read_csv('test.csv')

# 進行推理
predictions = clf_nn.predict(test_data)

# 輸出結果
print(predictions)

# inference.yaml
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: inference-job
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: inference-container
        imagePullPolicy: Always
        image: xaviervasques/kubernetes-inference:latest
        command: ["python3", "inference.py"]
      restartPolicy: Never
      backoffLimit: 4

實時推理

接下來，我們將使用Flask-RESTful API來實作實時推理。首先，我們需要建立一個API，接受使用者的請求，然後使用我們的模型進行推理。

# api.py
from flask import Flask, request, jsonify
from sklearn.externals import joblib

app = Flask(__name__)

# 載入模型
clf_nn = joblib.load('model.pkl')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # 接受使用者的請求
    data = request.get_json()
    
    # 進行推理
    prediction = clf_nn.predict(data)
    
    # 輸出結果
    return jsonify({'prediction': prediction})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

# Dockerfile
FROM python:3.9-slim

# 安裝依賴包
RUN pip install flask flask-restful joblib

# 複製程式碼
COPY. /app

# 設定工作目錄
WORKDIR /app

# 執行API
CMD ["python", "api.py"]

Kubernetes佈署

最後，我們可以使用Kubernetes來佈署我們的API。

# deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: api-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: api
  template:
    metadata:
      labels:
        app: api
    spec:
      containers:
      - name: api-container
        image: xaviervasques/kubernetes-inference:latest
        ports:
        - containerPort: 5000

# 佈署API
kubectl apply -f deployment.yaml

# 暴露API
kubectl expose deployment api-deployment --type=LoadBalancer --port=80

這樣，我們就完成了機器學習模型的佈署，實作了批次推理和實時推理。

機器學習模型在生產環境中的應用

在實際生產環境中，機器學習模型的佈署和管理是一個非常重要的步驟。為了實作這一目標，我們需要設計和實作一系列的API，以便於使用者可以方便地與模型進行互動。

從商業價值視角來看，利用 Docker 和 Jenkins 自動化佈署機器學習模型，能顯著縮短模型上線時間，加速產品迭代速度，提升企業競爭力。分析段落中提到的 Docker 映像構建、Jenkins 工作流程組態、以及自動化佈署流程，都體現了 DevOps 理念在機器學習領域的實踐。然而，模型版本控制、持續監控和回復機制等議題，仍需仔細考量，才能確保模型在生產環境的穩定性和可靠性。展望未來，隨著 Serverless 技術和 MLOps 理念的普及，預期機器學習模型的佈署流程將更加簡化和高效，模型迭代週期將進一步縮短，進而推動更多根據 AI 的創新應用落地。玄貓認為，掌握 Docker 和 Jenkins 等自動化工具，並將其整合至 MLOps 流程中，對於提升機器學習工程師的效率和價值至關重要。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。