cube-studio开源一站式机器学习平台,在线ide,jupyter,vscode,matlab,rstudio,ssh远程连接,tensorboard
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全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏)
一站式云原生机器学习平台
前言
开源地址:https://github.com/tencentmusic/cube-studio
cube studio 腾讯开源的国内最热门的一站式机器学习mlops/大模型训练平台,支持多租户,sso单点登录,支持在线镜像调试,在线ide开发,数据集管理,图文音标注和自动化标注,任务模板自定义,拖拉拽任务流,模型分布式多机多卡训练,超参搜索,模型管理,推理服务弹性伸缩,支持ml/tf/pytorch/onnx/tensorrt/llm模型0代码服务发布,以及配套资源监控和算力,存储资源管理。支持机器学习,深度学习,大模型 开发训练推理发布全链路。支持元数据管理,维表,指标,sqllab,数据etl等数据中台对接功能。支持多集群,边缘集群,serverless集群方式部署。支持计量计费,资源额度限制,支持vgpu,rdma,国产gpu,arm64架构。
aihub模型市场:支持AI hub模型市场,支持400+开源模型应用一键开发,一键微调,一键部署。
gpt大模型:支持40+开源大模型部署一键部署,支持ray,volcano,spark等分布式计算框架,支持tf,pytorch,mxnet,mpi,paddle,mindspre分布式多机多卡训练框架,支持deepspeed,colossalai,horovod分布式加速框架,支持llama chatglm baichuan qwen系列大模型微调。支持llama-factory 100+llm微调,支持大模型vllm推理加速,支持智能体私有知识库,智能机器人。
在线开发是一个很重要的功能,对于大部分用户来说,在线的IDE比命令vim是要方便很多。cube主要提供了vscode和jupyter两种在线ide。并没有将代码和数据进行分割存储。所以在notebok中打开的就是完全用户自己的代码和数据,可以方便的进行调试。
vscode
theia是一个在线vscode,更像本地IDE,主要服务纯代码开发(多实例,一个人可以同时开多个theia)
工作目录默认是/mnt,归档目录是/archives,可以把一些想永久保存,不易被误删的文件放在归档目录。
在vscode里面(本质为theia),用户跟本地vscode基本一致,上传下载文件/文件夹,也可以在theia中打开命令行终端。并且在其中封装了用户的基本环境需求,比如python。
需要说明的是,由于theia的功能中有些进程,例如rg进程,会不停的搜索扫描目录下的所有文件。由于个人目录下包含了用户的代码和用户的数据,文件可能非常多(千万到亿级别的文件数量)。这些进程扫描会严重拖慢分布式存储的性能。所以cube做了定时检杀的功能,能够及时检杀rg和git进程,提高在线vscode的响应速度。
jupyter
数据挖掘的用户使用jupyter会更多一些。在jupyter里面跟vscode里面相同,也安装了一些实用的插件,比如tensorboard,使用jupyter pro版本可以在jupyter里面打开。
比如我们在pipeline/example/tensorboard中有一个示例文件demo.py,运行这个文件,会生成一个fit_logs文件夹,这就是tf的log目录,进入这个目录,然后使用tensorboard按钮启动tensorboard,就可以查看该训练的情况。
大数据版本
大数据版本的Jupyter notebook,创建notebook时选择Jupyter(bigdata)镜像,集成了大数据常用的基础包,比如spark、flink等。支持爬虫、数据分析、数据挖掘和可视化等常用Python包的使用。
机器学习版本
机器学习版本的Jupyter notebook,创建notebook时选择Jupyter(machinelearning)镜像,集成了机器学习常用的基础包,比如sklearn、scipy等。
深度学习版本
深度学习版本的Jupyter notebook,创建notebook时选择Jupyter(DeepLearning)镜像,集成了深度学习常用的基础包,比如TensorFlow、Keras等。
rstudio
R版本的notebook,创建notebook时选择rstudio(bigdata)镜像,集成了R语言的在线IDE,IDE名称为Rstudio。
matlab
MATLAB版本的notebook,创建notebook时选择matlab(DeepLearning)镜像,集成了MATLAB的在线IDE。
pro版本
Pro版本的Jupyter中使用不同版本的Python内核,从python2.7到python3.9均可支持。
tensorboard可视化训练
pro版本的Jupyter有tensorboard,创建notebook时镜像选择jupyter-conda-pro(cpu),创建一个pro版本的jupyter,运行/mnt/$username/pipeline/example/tensorboard/demo.py,运行结束会产生结果文件。进入结果文件夹,此时点击“+”符号,打开tensorboard,再选择需要进行可视化的文件,即可查看可视化结果,如下图所示。
需要注意的是,集成了tensorboard的notebook是CPU版本的,因此,如果我们需要用GPU来训练模型,并且用tensorboard做可视化,可以用GPU版本的notebook来做模型训练,把需要可视化的结果文件写到分布式存储中,再在pro版本的notebook中打开tensorboard。
密码保护
需要修改config.py配置文件中ENABLE_JUPYTER_PASSWORD设置为True并更新到线上,重启后端,则会在每个jupyter后面会自动生成密码,每次进入jupyter要使用这个密码。
登录jupyter时需要密码
ssh远程连接jupyter功能
实现原理
jupyter版本的notebook中提供了sshd,会在notebook创建时自动启动ssh-server,并且会自动生成配置文件example/ssh链接
并为每个notebook的pod配置一个单独的service,service使用ip和端口的形式对外暴漏,每个notebook使用的端口为10000+10*id+1
需要公司网络能通过ip+端口的形式访问notebook的服务
操作方法
按照example/ssh链接 文件中的描述,在本地~/.ssh/config中添加链接配置文件
# 将此文件内容追加到~/.ssh/config ssh root登录密码 cube-studio
# ssh-copy-id -p PORT root@HOST 本地设置免密登录Host cube-studioHostName xx.xx.xx.xxPort xxUser rootIdentityFile ~/.ssh/id_rsaServerAliveInterval 10ControlMaster autoControlPath ~/.ssh/master-%r@%h:%pForwardAgent yes
然后就可以ssh链接远程notebook了,并且可以在本地将文件拖拽到本地vscode,这样文件就是自动同步到在线notebook中
单端口代理jupyter内部ssh server
要实现这个目标,您可以使用SSH端口转发功能。具体来说,您可以在内网中设置一个跳板机(也称为SSH代理服务器),并通过它连接到其他内网SSH服务器。以下是如何实现这个目标的步骤:
-
首先,确保您可以从本地客户端访问内网中的跳板机。例如,假设跳板机的IP地址为192.168.1.1,端口号为22,用户为user1。
-
在本地客户端上设置SSH代理隧道。这将允许您通过跳板机访问其他内网SSH服务器。例如,假设您希望连接到内网中的SSH服务器A(IP地址:192.168.1.2,端口:10022,用户:user2)和SSH服务器B(IP地址:192.168.1.3,端口:10023,用户:user3)。在本地客户端上,运行以下命令以创建SSH隧道:
ssh -L 10022:192.168.1.2:10022 -L 10023:192.168.1.3:10023 user1@192.168.1.1 -p 22
user1
是您在跳板机上的用户名。这将在您的本地客户端上创建两个端口转发(10022和10023),分别连接到内网中的SSH服务器A和B。 -
现在,您可以通过本地客户端上的端口10022和10023来访问内网中的SSH服务器A和B。例如,要连接到SSH服务器A,您可以运行以下命令:
ssh user2@127.0.0.1 -p 10022
要连接到SSH服务器B,您可以运行以下命令:
ssh user3@127.0.0.1 -p 10023
在这两个命令中,
user2
,user3
是您在SSH服务器A和B上的用户名。
通过这种方法,您可以通过仅可以访问的内网IP和端口来访问内网中的不同SSH服务器。
jupyter里面链接spark
对于需要连接数据中台的场景,例如连接Hive或Spark集群,我们可以在自定义Notebook中预先配置好相关的XML文件,以便用户直接使用。这样,开发者只需要配置一次,普通用户就可以直接使用,无需再次配置。
在jupyter中启动提交spark任务,作为driver端需要监听端口,每个notebook在创建的时候会预留 P O R T 1 和 PORT1和 PORT1和PORT2两个环境变量代表的端口来对外监听,同时在$SERVICE_EXTERNAL_IP环境变量代表的主机上进行监听,所以需要告诉spark的master,driver的服务监听地址,这样能让master返回数据到driver端
# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder \.appName("PythonPi") \.master('spark://myspark-master-0.myspark-headless.kubeflow.svc.cluster.local:7077') \.config("spark.executor.memory", "2g") \.config("spark.executor.cores", "2") \.config("spark.cores.max", "8") \.config("spark.driver.memory", "2g") \.config("spark.ui.enabled", False) \.config("spark.driver.port", os.getenv('PORT1')) \.config("spark.blockManager.port", os.getenv('PORT2')) \.config("spark.driver.bindAddress", '0.0.0.0') \.config("spark.driver.host", os.getenv('SERVICE_EXTERNAL_IP')) \.getOrCreate()
tensorboard
使用pro版本的jupyter,在左侧目录树,进入到tensorboard对应的日志目录,再打开右侧的tensorboard按钮
就可以查看日志目录中所包含的记录的训练过程中的信息和模型的信息
git功能
pro版本的notebook中,可以直接使用git。比如直接clone一个项目到notebook中,修改文件,点击git图标,就能直接看到原文件和修改后文件的对比。
gpu监控,cpu,内存监控
图示按钮,可帮助用户在notebook中查看资源的使用情况。需要注意的是,只有GPU版本的notebook可以在notebook中查看GPU监控,其他版本的notebook即使调用了GPU,也只能在grafana中统一查看GPU资源的监控。
jupyter多内核态
在使用自定义Notebook时,需要注意的是,安装包时应该先激活对应的环境,然后再进行安装。这是因为Jupyter的内核和conda环境是两个不同的概念,需要分别进行管理。
在线ide的资源占用问题
cube采用的方案是只设置notebook的pod的limit,而不设置request,这种方案就对不资源进行独占,这样也就不用清理notebook,只是允许了notebook中的资源干扰。
GPU的占用方式上,允许独占、共享、VGPU三种方式,gpu申请(单位卡),示例:填写1,2,表示训练任务每个容器独占整卡。填写-1为共享占用方式,填写小数(0.1)为vgpu方式,申请具体的卡型号,可以类似 1(V100),目前支持T4/V100/A100。
在线ide的环境重置问题
如果notebook因为oom,定时清理,机器故障,主动reset等可能原因而重启,notebook中的环境就会丢失,但分布式存储下的内容都会保留,也就是/mnt/$username文件夹下的内容都会保留。
所以我们如果需要环境保存,有两个方案:
-
cube添加了notebook启动后自动执行/mnt/$username/init.sh脚本,用户只需要在init.sh中定义notebook特定的环境,就可以在启动notebook后拥有自己独特的环境了。
-
在notebook中有一个“镜像保存”按钮,每次notebook环境更改之后,都可以点击这个按钮,保存环境,下次重启就会自动用这个镜像来启动notebook,如下图所示。
多实例的virtualservice代理
多实例在线IDE图示
每个用户可以配置多个在线IDE,可以自己配置资源,镜像,类型。每个在线IDE都是通过istio virtualservice来代理的。所以只要在线IDE的镜像启动的web服务支持url prefix,就可以被加进来作为在线IDE,比如matlab,rstudio。每个在线IDE实例,都有独立的以名称为prefix的url地址,在virtualservice配置绑定istio ingressgateway,这样来实现多实例。
名为admin-9d3d的在线IDE的url prefix:
名为admin-e00f的在线IDE的url prefix:
在线ide镜像保存
如果想保存自己notebook中的环境,可以在notebook列表中点击"镜像保存"的按钮,平台将自动将该notebook的pod通过docker commit成镜像,镜像名称为jupyter-user:$notebook-name,并推送到仓库,所以还需要管理员提前配置自己内网的仓库地址和账号密码
在线ide清理和需求
默认情况下在线ide每天晚上会清理三天前的,清理只是关闭容器,不会清理文件,重启容器,环境会丢失。
定时清理任务的配置
在config.py的task_delete_notebook,注释这个任务,可以停止定时清理notebook,每次notebook有效期为3天,清理前一天会提醒用户进行续期。
任务续期
点击对应notebook后的续期按钮,可以为当前notebook续期三天使用时间。
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计算机毕业设计Python深度学习美食推荐系统 美食可视化 美食数据分析大屏 美食爬虫 美团爬虫 机器学习 大数据毕业设计 Django Vue.js
Python美食推荐系统开题报告 一、项目背景与意义 随着互联网和移动技术的飞速发展,人们的生活方式发生了巨大变化,尤其是餐饮行业。在线美食平台如雨后春笋般涌现,为用户提供了丰富的美食选择。然而,如何在海量的餐饮信息中快速…...
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【鸿蒙学习笔记】鸿蒙ArkTS学习笔记
应用开发导读:https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-guides-V5/application-dev-guide-V5 这里写目录标题 基础组件通用属性容器组件Button 迭代完备 【鸿蒙培训】第1天・环境安装 【鸿蒙培训】第2天・装饰器・组件和页面…...
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广东行政职业学院数据智能订单班开班暨上进双创工作室签约仪式圆满结束
为响应教育领域数字化与智能化浪潮这一变革,给学生提供更好的教育资源和实践机会,6月27日,“泰迪广东行政职业学院数据智能订单班开班仪式暨上进双创工作室签约授牌”在广东行政职业学院举行。广东行政职业学院智慧政务学院(电子信…...
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python与matlab微分切片的区别
python python使用np中的linespace生成等间隔数值, import numpy as np numpy.linspace(start, stop, num50, endpointTrue, retstepFalse, dtypeNone, axis0)start:序列的起始值。stop:序列的结束值。如果 endpoint 为 True,该…...
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MSPG3507——蓝牙接收数据显示在OLED,滴答定时器延时500MS
#include "ti_msp_dl_config.h" #include "OLED.h" #include "stdio.h"volatile unsigned int delay_times 0;//搭配滴答定时器实现的精确ms延时 void delay_ms(unsigned int ms) {delay_times ms;while( delay_times ! 0 ); } int a0; …...
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Linux 安装 Redis 教程
优质博文:IT-BLOG-CN 一、准备工作 配置gcc:安装Redis前需要配置gcc: yum install gcc如果配置gcc出现依赖包问题,在安装时提示需要的依赖包版本和本地版本不一致,本地版本过高,出现如下问题:…...
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【高考志愿】建筑学
目录 一、专业介绍 1.1 专业定义 1.2 专业培养目标 1.3 核心课程 二、就业方向和前景 2.1 就业方向 2.2 专业前景 三、报考注意 四、行业趋势与未来展望 五、建筑学专业排名 一、专业介绍 1.1 专业定义 建筑学,这一充满艺术与科技魅力的学科,…...
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Kubernetes的发展历程:从Google内部项目到云原生计算的基石
目录 一、起源与背景 1.1 Google的内部项目 1.2 Omega的出现 二、Kubernetes的诞生 2.1 开源的决策 2.2 初期发布 三、Kubernetes的发展历程 3.1 社区的成长 3.2 生态系统的壮大 3.3 重大版本和功能 3.4 多云和混合云的支持 四、Kubernetes的核心概念 4.1 Pod 4.…...
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/proc/config.gz
前言 有时候,我们想知道一个运行着的内核都打开了哪些编译选项,当然,查看编译环境的 .config 文件是一个不错的选择,除此之外,还有没有别的办法呢?当然有,那就是 /proc/config.gz。 一睹风采 …...
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论坛万能粘贴手(可将任意文件转为文本)
该软件可将任意文件转为文本。 还原为原文件的方法:将得到的文本粘贴到记事本,另存为UUE格式,再用压缩软件如winrar解压即可得到原文件。建议用于小软件。 下载地址:https://download.csdn.net/download/wgxds/89505015 使用演示…...
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学习笔记——动态路由——OSPF(OSPF协议的工作原理)
八、OSPF协议的工作原理 1、原理概要 (1)相邻路由器之间周期性发送HELLO报文,以便建立和维护邻居关系 (2)建立邻居关系后,给邻居路由器发送数据库描述报文(DBD),也就是将自己链路状态数据库中的所有链路状态项目的摘要信息发送给邻居路由器…...
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Mybatis1(JDBC编程和ORM模型 MyBatis简介 实现增删改查 MyBatis生命周期)
目录 一、JDBC编程和ORM模型 1. JDBC回顾 2. JDBC的弊端 3. ORM模型 Mybatis和hibernate 区别: 4. mybatis 解决了jdbc 的问题 二、MyBatis简介 1. MyBatis快速开始 1.1 导入jar包 1.2 引入 mybatis-config.xml 配置文件 1.3 引入 Mapper 映射文件 1.3 测试 …...
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Python处理excel数据详解
1.导入文件 注意:要把excel放到跟你的python文件在同一个地方 import pandas as pd import numpy as np dfpd.read_excel("鸢尾花训练数据.xlsx",engine"openpyxl") import pandas 先引入 (若没有下载 需要在终端下载 pip install pandas)…...
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基于深度学习的人脸关键点检测
1. 任务和目标 人脸关键点检测的主要任务是识别并定位人脸图像中的特定关键点,例如眼睛的角点、眉毛的顶点、鼻子的底端、嘴角等。这些关键点不仅能提供面部结构的几何信息,还可以用于分析表情、识别个体,甚至检测面部姿势。 2. 技术和方法…...
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学生管理系统
一、登录 用户类:属性:用户名、密码、身份证号码、手机号码 1、欢迎页面 System.out.println("欢迎来到学生管理系统"); System.out.println("请选择操作1登录 2注册 3忘记密码"); 代码实现: //欢迎页面public static…...
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基于Freetype的文字渲染流程以及缓存策略
1. 前言 OpenGL 对于文字的绘制以及字体的操纵提供了低层次的支持,即位图字体。每个字形根据他们的编号被放到位图字体中的确切位置,在渲染这些字形的时候根据这些排列规则将他们取出并贴到指定的位置。这种方法相对来说很容易实现。 2. 基于 FreeType…...
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Java基础面试题(简单版):
1.java的8个基本数据类型? 整型: byte(占用1个字节) short(占用2个字节) int(占用4个字节) long(占用8个字节) 浮点型: float(占用4个字节)、double(占用8个字节) 字符型: char 布尔型: boolean 2.ArrayList和LinkedList的区别? 可以说ArrayList和LinkedList除了是同属于集合…...
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深度学习 --- stanford cs231学习笔记七(训练神经网络之梯度下降优化器)
5,梯度下降优化器 5,1 梯度下降在深度学习中的作用 在深度学习中,权重W的值是否合理是由损失函数L来判断的。L越小,表示W的设置越happy。L越大,表示W的值越unhappy。 为了让L越来越小,常用的方法是梯度下降…...
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充电更快!外观更帅!新款起亚EV6亮相!
谈起起亚EV6这一款车,相信国内的网友还是有些陌生,毕竟这是一款23年才在国内亮相的车型,但早在2021年,这一款车型就已经亮相了。在2024年5月,起亚推出了新款EV6。新车在各方面都有着大变化,一起来看看!新款EV6的升级部分主要体现在细节上,例如在前脸部分,新的大灯组造…...
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纯电续航提升!岚图FREE318预告发布!
作为东风旗下一个专注于高级、豪华的新能源品牌,岚图旗下的车型从产品力上来看还是相当不错的,作为岚图的第一款车型,岚图FREE也收获到了一部分消费者的喜欢。而在今天,岚图官方发布了一组岚图FREE318车型的官图,新车将会在5月30日开启预售。外观方面,岚图FREE318基本上延…...
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美团医美驶入深水区,用户数破6000万,从种草到履约保障
美团司南医师榜单发布 图源:美团官方近日,美团在上海首次发布2024“司南医师榜”,全国16城共136名医美医生入选,平均从业年限达到18年,副主任医师及以上职称比例达68%。据悉,该榜单通过五轮累计上万小时的专业医学交叉盲评、1000多名医美用户打分以及平台数据校验最终评定…...
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非量表题如何进行信效度分析
效度是指设计的题确实在测量某个东西,一般问卷中使用到。如果是量表类的数据,其一般是用因子分析这种方法去验证效度水平,其可通过因子分析探究各测量量表的内部结构情况,分析因子分析得到的内部结构与自己预期的内部结构进行对比…...
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基于广义极大极小凹惩罚的心电信号降噪方法(MATLAB R2021B)
凸优化是数学最优化的一个子领域,研究定义于凸集中的凸函数最小化问题。由于心电信号降噪的过程可以理解为求信号的稀疏近似解,因此基于凸优化和稀疏性表达的去噪方法可用于心电信号处理。在凸优化的数学模型中,惩罚项的选取对最终结果会产生…...
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搜维尔科技:Movella Xsens用于动画,CG,短视频制作案例
用户名称 广州百漫文化传播有限公司 应用场景 基于Xsens MVN Link 动作捕捉系统的动画制作、CG制作、短视频制作、快速动画MAYA插件、影视动漫实时合成预渲染。 现场照片 《西行纪》内容简介:在远古神明的年代,世间存在着天众、龙众、阿修罗等八部众…...