[發(fā)明專利]一種環(huán)境部署方法、裝置及電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010412743.5
• 申請(qǐng)日: 2020-05-15
• 公開（公告）號(hào): CN111625316A
• 公開（公告）日: 2020-09-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳永芳;郭振華;高開
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 蘇州浪潮智能科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F9/455
• 分類號(hào): G06F9/455;G06F8/61;G06N20/00
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 史翠

本申請(qǐng)公開了一種環(huán)境部署方法、裝置及一種電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法應(yīng)用于目標(biāo)Kubernetes集群中的主節(jié)點(diǎn)，所述目標(biāo)Kubernetes集群集成有所有可用的服務(wù)器，每個(gè)所述服務(wù)器為所述目標(biāo)Kubernetes集群中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)；該方法包括：創(chuàng)建環(huán)境容器，并在所述環(huán)境容器中加載環(huán)境部署文件；生成所述環(huán)境容器的鏡像文件，并將所述鏡像文件發(fā)送至每個(gè)所述服務(wù)器，以便每個(gè)所述服務(wù)器加載所述環(huán)境部署文件進(jìn)行鏡像部署；在每個(gè)所述服務(wù)器中基于所述鏡像創(chuàng)建容器完成環(huán)境部署。由此可見，本申請(qǐng)?zhí)峁┑沫h(huán)境部署方法，利用Kubernetes集群和容器化技術(shù)提高了環(huán)境部署速度。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種環(huán)境部署方法、裝置及一種電子設(shè)備和一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著人工智能的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于日常生活中。這使得很多企業(yè)及研究機(jī)構(gòu)在構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型時(shí)越來越關(guān)注模型訓(xùn)練環(huán)境的快速部署、計(jì)算機(jī)資源的快速分配，充分利用可用資源，提高模型訓(xùn)練的效率，加快模型的開發(fā)速度。目前用于模型訓(xùn)練較多的Tensorflow環(huán)境部署和配置較為復(fù)雜，尤其是用于模型分布式訓(xùn)練的Tensorflow環(huán)境部署和配置耗時(shí)較長(zhǎng)，嚴(yán)重影響模型研發(fā)和訓(xùn)練的進(jìn)度。

因此，如何提高環(huán)境部署速度是本領(lǐng)域技術(shù)人員需要解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)的目的在于提供一種環(huán)境部署方法、裝置及一種電子設(shè)備和一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，提高了環(huán)境部署速度。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N環(huán)境部署方法，應(yīng)用于目標(biāo)Kubernetes集群中的主節(jié)點(diǎn)，所述目標(biāo)Kubernetes集群集成有所有可用的服務(wù)器，每個(gè)所述服務(wù)器為所述目標(biāo)Kubernetes集群中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)；

所述方法包括：

創(chuàng)建環(huán)境容器，并在所述環(huán)境容器中加載環(huán)境部署文件；

生成所述環(huán)境容器的鏡像文件，并將所述鏡像文件發(fā)送至每個(gè)所述服務(wù)器，以便每個(gè)所述服務(wù)器加載所述環(huán)境部署文件進(jìn)行鏡像部署；

在每個(gè)所述服務(wù)器中基于所述鏡像創(chuàng)建容器完成環(huán)境部署。

其中，所述生成所述環(huán)境容器的鏡像文件之后，還包括：

基于所述鏡像文件創(chuàng)建容器管理文件；

相應(yīng)的，在每個(gè)所述服務(wù)器中基于所述鏡像創(chuàng)建容器完成環(huán)境部署，包括：

利用所述容器管理文件在每個(gè)所述服務(wù)器中創(chuàng)建多個(gè)容器組完成環(huán)境部署；其中，每個(gè)所述容器組中包括一個(gè)或多個(gè)所述環(huán)境容器。

其中，在所述環(huán)境容器中加載環(huán)境部署文件，包括：

在所述環(huán)境容器中下載Tensorflow源碼，對(duì)所述Tensorflow進(jìn)行編譯以便安裝Tensorflow和對(duì)應(yīng)的依賴包；

在所述環(huán)境容器中下載深度學(xué)習(xí)模型代碼和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

其中，在每個(gè)所述服務(wù)器中基于所述鏡像創(chuàng)建容器完成環(huán)境部署，包括：

在每個(gè)所述服務(wù)器中基于所述鏡像創(chuàng)建容器完成環(huán)境部署，以便所述服務(wù)器基于容器間的通信進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N環(huán)境部署裝置，應(yīng)用于目標(biāo)Kubernetes集群中的主節(jié)點(diǎn)，所述目標(biāo)Kubernetes集群集成有所有可用的服務(wù)器，每個(gè)所述服務(wù)器為所述目標(biāo)Kubernetes集群中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)；

所述裝置包括：

第一創(chuàng)建模塊，用于創(chuàng)建環(huán)境容器，并在所述環(huán)境容器中加載環(huán)境部署文件；