在 kubernetes 中运行 docker 容器的最简单方法

Question

在我的大学，我们必须使用 Kubernetes 在 GPU 集群上运行作业。我想训练一个深度学习模型，它作为具有以下 Dockerfile 的 Docker 容器工作：

FROM python:latest
WORKDIR /tmp
COPY train.py ./
COPY utils.py ./
COPY models/ ./models
COPY datasets/ ./datasets
COPY install_requirements.sh ./

RUN bash install_requirements.sh
ENTRYPOINT ["python", "train.py"]

通过 Kubernetes 运行这个 docker 容器的最简单方法是什么？我见过的所有 Kubernetes 教程都太过分了——我不需要部署任何东西，只需执行 python 脚本（这应该需要几个小时），并检索它创建的日志文件。

Answer 1

您需要定义一个部署来指定要运行的 Docker 容器

替换为您的 Docker 映像名称和容器侦听的端口。

使用 kubectl apply 命令将 YAML 文件应用到 Kubernetes 集群。(kubectl apply -f .yaml)

替换为您的 YAML 文件的名称。

使用以下命令检查部署和正在运行的 Pod 的状态： kubectl 获取部署 kubectl 获取 pods

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
      - name: my-container
        image: <your-docker-image>
        ports:
        - containerPort: <container-port>