当AI遇上K8S：使用Rancher安装机器学习必备工具JupyterHub

Jupyter Notebook是用于科学数据分析的利器，JupyterHub可以在服务器环境下为多个用户托管Jupyter运行环境。本文将详细介绍如何使用Rancher安装JupyterHub来为数据科学和机器学习开发创建可扩展的工作区。  ------------ 本文来自 [Rancher Labs](https://mp.weixin.qq.com/s/87OUf7EZM2ESHgtm-qobPw "Rancher Labs") 人工智能（AI）和机器学习（ML）正在成为技术领域的关键差异化因素。从本质上讲，人工智能和机器学习都是计算量巨大的工作负载，它们需要一流的分布式计算环境才能够蓬勃发展。因此，AI和ML为Kubernetes提供了一个完美的用例，他们能够最大化展现Kubernetes可以运行大量工作负载的特点。 ## 什么是JupyterHub？ Jupyter Notebook是用于科学数据分析的利器，JupyterHub可以在服务器环境下为多个用户托管Jupyter运行环境。JupyterHub是一个多用户数据探索工具，通常是数据科学和机器学习研究与开发的关键工具。它为工程师、科学家、研究人员和学生提供了云或数据中心的计算能力，同时仍然像本地开发环境一样易于使用。本质上，JupyterHub使用户可以访问计算环境和资源，而不会给他们增加安装和维护任务的负担。用户可以在工作区中使用共享资源，系统管理员会对其进行有效管理。 ## 在AI/ML工作负载中使用Kubernetes Kubernetes非常擅长让我们利用大型分布式计算环境。因为其声明式设计和基于发现的服务器寻址方法，所以将计算资源应用于工作负载很容易。通常在AI/ML工作负载中，工程师或研究人员需要分配更多的资源。而Kubernetes让在物理基础架构之间迁移工作负载更加可行。在本文中，我们将展示如何使用Rancher安装JupyterHub。 ## 使用Rancher安装JupyterHub 首先，假设我们在Rancher环境中拥有现代化的Kubernetes部署。在本文发布时，Kubernetes的稳定版本是1.16。对于JupyterHub来说，其中一个前期准备是持久化存储，所以你将需要思考如何在这个集群中提供它。出于演示的目的，我们可以使用Rancher Catalog中包含的实验性NFS提供程序来提供持久化存储。点开App Catalog并选择【启动】。然后搜索NFS提供程序。保留默认设置，然后单击屏幕底部的【启动】。如果你已经有持久化存储的解决方案，也可以直接使用它。  *导航到Rancher App Catalog*  *搜索NFS提供程序*  *启动NFS提供程序* 现在我们已经有了存储提供程序并且定义了默认存储类，我们可以继续部署应用程序组件。我们将使用Helm3来完成这一操作。查看helm官方文档（https://helm.shhttps://img.qb5200.com/download-x/docs/intro/install/ ），在你的电脑上安装helm3客户端。另外，你也可以使用Rancher Catalog来部署helm chart，而无需任何其他工具。需要确保将repo添加到Rancher catalog中。 在我们使用helm之前，我们需要为应用程序创建一个命名空间。在Rancher UI中，进入集群并选择顶端菜单栏的【项目/命名空间】。你可以为JupyterHub创建一个新的命名空间。例如，我们将命名空间称为“jhub“。请注意此名称，因为我们将之后会使用。  *创建一个命名空间* 接下来，我们可以为将要使用的JupyterHub Chart添加Helm repo。如果使用的是Rancher catalog，你需要在UI上完成此操作而不是Helm CLI： ``` helm repo add jupyterhub https://jupyterhub.github.io/helm-chart/ helm repo update ``` 然后，让我们创建一个config文件，其中包含了我们要与此chart一起使用的设置。我们将该文件命名为config.yaml： ``` proxy: secretToken: "