环境准备

  • Kubernetes 集群：确保已部署可用的 Kubernetes 集群（推荐使用 Minikube 或云服务）
  • TensorFlow 版本：使用 2.x 版本以支持 tf.distribute.MirroredStrategy 等高级特性
  • 容器镜像：基于官方镜像构建训练容器（例如 tensorflow/serving:latest-gpu）

部署步骤

  1. 创建 Kubernetes Deployment 配置文件
  2. 配置 Service 以暴露训练服务
  3. 使用 tf.distribute.MirroredStrategy 实现多GPU训练
  4. 集成 Kubernetes Operator 管理训练作业

最佳实践

  • 📌 使用 Kubernetes Dashboard 监控资源使用情况
  • 🧪 通过 tf.data.Dataset 优化数据读取效率
  • 📦 镜像构建时添加 --gpus 参数启用 GPU 支持
  • 🌐 配合 Kubernetes Ingress 实现外部访问

扩展阅读

👉 查看 TensorFlow 分布式训练概览
查看 Kubernetes 部署示例

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