基于Kubernetes弹性训练概述

使用Horovod进行弹性训练

Horovod是一个用于分布式训练的开源工具，支持在Kubernetes上实现弹性训练。文档介绍了如何利用Horovod的分布式训练功能，结合Kubernetes的弹性扩缩容能力，优化模型训练的效率。您可以通过配置Horovod的分布式训练策略，将训练任务分布在多个计算节点上，提升训练速度和资源利用率。此外，文档还提供了Horovod在Kubernetes上的具体使用场景和最佳实践，帮助您更高效地管理和调度分布式训练任务。具体操作，请参见基于Kubernetes使用Horovod进行弹性训练。

基于抢占式实例的弹性训练

文档介绍了如何利用Kubernetes的抢占式实例（Preemptive Instances）进行弹性训练。抢占式实例是一种按需释放的计算资源，适用于对成本敏感且对中断容忍度较高的训练任务。通过配置弹性训练策略，您可以在资源被抢占时，自动重启或重新调度训练任务，确保训练过程的连续性和高效性。这种基于抢占式实例的弹性训练机制，能够显著降低训练成本，同时充分利用闲置资源。具体操作，请参见基于抢占式实例的弹性训练。

基于ACK使用ACS BestEffort Pod回收感知

在Kubernetes中，BestEffort类型的Pods通常用于资源需求较低的任务，但在资源竞争激烈的环境中，这些Pods可能会被优先抢占或终止。文档介绍了如何在ACK中实现对BestEffort类型Pods的恢复感知，即在资源释放后，自动重启或重新调度这些Pods。这种机制能够提高系统的稳定性和资源利用率，确保任务的顺利完成。具体操作，请参见基于ACK使用ACS BestEffort Pod回收感知。

总结

• Horovod弹性训练：结合Horovod和Kubernetes实现分布式训练任务的弹性调度和资源优化。

• 抢占式实例训练：利用Kubernetes的抢占式实例进行弹性训练，降低成本并提高资源利用率。

• BestEffort Pods恢复感知：在ACK中实现对BestEffort类型Pods的自动恢复，保障任务的连续性。

这些功能和实践帮助您在Kubernetes环境中更高效地管理和优化分布式训练任务，降低运营成本，并提升系统的稳定性和资源利用率。