云原生机器学习平台cube-studio开源项目及代码简要介绍

1. cube-studio介绍

云原生机器学习平台cube-studio介绍：

cube-studio是开源的云原生机器学习平台，目前包含特征平台，支持在/离线特征；数据源管理，支持结构数据和媒体标注数据管理；在线开发，在线的vscode/jupyter代码开发；在线镜像调试，支持免dockerfile，增量构建；任务流编排，在线拖拉拽；开放的模板框架，支持tf/pytorch/spark/ray/horovod/kaldi等分布式训练任务；task的单节点debug，分布式任务的批量优先级调度，聚合日志；任务运行资源监控，报警；定时调度，支持补录，忽略，重试，依赖，并发限制，定时任务算力的智能修正；nni，katib，ray的超参搜索；多集群多资源组，算力统筹，联邦调度；tf/pytorch/onnx模型的推理服务，serverless流量管控，tensorrt gpu推理加速，依据gpu利用率/qps等指标的 hpa能力，虚拟化gpu，虚拟显存等服务化能力。

目前cube-studio由腾讯音乐开源到github：

开源试用环境： 可自定义用户名与密码，若未注册过会自动注册

2. 开源代码框架与结构

平台控制端为fab-python框架，基于Flask框架，可先了解Flask框架相关

2.1 数据库相关代码

2.1.1 数据库结构

myapp/models 中存储数据库结构，如图所示

2.1.2 数据库初始化

如图所示，在cli.py中初始化写入数据库，对数据的操作通过db.session来进行

2.1.3 数据库的更新迭代

迭代版本文件在myapp/migrations/versions

1、先使用myapp db upgrade命令，将数据库依据versions目录下的接口更新到最新，

2、然后 myapp db migrate 将代码中的最新接口更新到versions目录下，

3、然后再调用myapp db upgrade命令更新到最新版数据库

2.2 后端接口介绍

2.2.1 后端代码介绍

如图所示，通过定义一个类，设置route_base基本路由，之后通过@expose定义具体的api接口及restful方法，之后通过appbuilder.add_api将类添加，即可定义一个后端接口。

	#所有api操作header
    headers = {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': '$rtx|$token'
    }
 - api：(GET)：http://x.x.x.x/$view/api/
	#获取当前view 增删改查搜索接口中需要发送的参数，以及参数的描述
 - api: (GET)：http://xx.xx.xx.xx/$view/api/_info 
 #list接口，其中$value为json序列化后的字符串
 - api: (GET)：http:/xxx/api/?form_data=$value
 
 - api：(POST)：http://x.x.x.x/$view/api/

 - api：(PUT)：http://x.x.x.x/$view/api/<id>

 - api：(GET)：http://x.x.x.x/$view/api/<id>

 - api：(DELETE)：http://x.x.x.x/$view/api/<id>

	#单数据操作
 - api：(GET)：http://x.x.x.x/$view/api/action/$action_name/<id>
	#批数据操作
 - api：(POST)：http://x.x.x.x/$view/api/multi_action/$action_name/
	json参数为{"ids":[xx,xx,xx]}

2.2.2 接口过滤函数

过滤函数：
Starts with：sw
Not Starts with：nsw
Ends with：ew
Not Ends with：new
Contains：ct
Not Contains：nct
Equal to：eq
Not Equal to：neq
Greater than：gt
Smaller than：lt
Relation：rel_o_m
No Relation：nrel_o_m
elation as Many：rel_m_m
Filter view with a function：eqf
Filter view where field is in a list returned by a function：inf

#filter示例：
#查询name列包含aa的记录
"filters":[
	{
	  "col": "name",
	  "opr": "ct",   
	  "value": "aa"
	}
]
#filter示例：
#a表通过外键b_id绑定b表，查询指定b_id为1的所有a
"filters":[
    {
        "col": "b",
        "opr": "rel_o_m",
        "value": 1
    }
]

# 分页
"page":0,
"page_size":10,

# 排序
order_column: $column1
order_direction: 'desc'

2.2.3 celery定时/异步任务的开发

• 定时任务代码开发：myapp/tasks/schedules.py

  

  使用场景： 1、定时任务，比如定时删除旧的workflow，tfjob,pytorchjob，测试的任务，服务，notebook等。 定时提交定时任务的配置，监控gpu资源，以及在多项目组间进行资源调配

• 异步任务代码开发：myapp/tasks/async_task.py

  使用场景： 1、异步任务，需要花费比较长时间完成的功能，比如灰度升级服务，构建镜像等

• 任务配置：config.py中CeleryConfig

2.2.4 监听crd变化

代码开发：myapp/tools/watch_xx.py

使用场景：监听训练和推理workflow的状态变化，推送消息，并通过redis缓存记录任务队列

2.2.5 调用k8s相关组件

3. 项目运行

3.1 本地运行

本地运行起来主要需要两个配置文件mysql-compose.yml，docker-compose.yml

1 启动本地的docker，windows可启用docker-desktop

2 运行起来mysql数据库

cd ./install/docker目录下执行 docker-compose -f .\mysql-compose.yml up

3.build前后端镜像，

• 前端镜像dockerfile：install/docker/dockerFrontend/Dockerfile
• 后端镜像dockerfile：install/docker/Dockerfile.dashboard

4.修改/install/docker/docker-compose.yml中的前后端镜像，并运行docker-compose, 就可以在浏览器中查看页面http://localhost:8888/frontend

docker-compose -f /install/docker/docker-compose.yml up

3.2 运行容器

3.2.1 infra命名空间

如上图所示：

kubeflow-dashboard：后端容器

kubeflow-dashboard-frontend：前端容器

kubeflow-dashboard-schedule：异步、定时等任务调度容器

kubeflow-dashboard-worker：异步、定时等任务工作容器

kubeflow-watch： crd等监视容器

mysql：数据库

redis：缓存数据库，记录异步、定时等任务队列

3.2.2 kubeflow命名空间