通过 Kubeflow XGBoost Training Operator 支持在 Kubernetes 上进行分布式 XGBoost 训练和批量预测。

操作步骤

为在 Kubernetes 集群上运行 XGBoost 作业，执行以下步骤：

  1. 在 Kubernetes 集群上安装 XGBoost Operator。

    XGBoost Operator 旨在管理 XGBoost 作业的调度和监控。按照安装指南安装 XGBoost Operator。

  2. 编写由 XGBoost Operator 执行的应用程序代码。

    • 要使用 XGBoost Operator，需要编写几个 Python 脚本，实现 XGBoost 的分布式训练逻辑。请参考鸢尾花分类示例。
    • 数据读取器/写入器：根据所选数据源的具体要求，需要基于数据读取器和写入器的实现。例如，如果数据集存储在 Hive 表中，必须根据 worker 的索引编写代码从 Hive 表中读取或写入数据。
    • 模型持久化：在鸢尾花分类示例中，模型存储在 Alibaba OSS 中。如果要将模型存储在其他存储系统（如 Amazon S3 或 Google NFS）中，需要根据所选存储系统的要求实现模型持久化逻辑。

  3. 使用 YAML 文件配置 XGBoost 作业。

    YAML 文件用于配置 XGBoost 作业的计算资源和运行环境，例如工作器/主节点的数量和 CPU/GPU 的数量。请参考此 YAML 模板进行配置。

  4. 将 XGBoost 作业提交到 Kubernetes 集群。

    使用 kubectl 提交分布式 XGBoost 作业，如此处所示。

参考

  • https://github.com/kubeflow/training-operator
  • https://github.com/kubeflow/training-operator/tree/master/examples/xgboost/xgboost-dist
  • https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/kubernetes.html