一、前提条件
这篇会在上一篇文档 构建深度学习容器镜像 基础上继续操作，利用自建集群，在 TKE Serverless 上运行深度学习任务。自建镜像已上传到镜像仓库中：ccr.ccs.tencentyun.com/carltk/tensorflow-model，无需重新构建，可以直接拉取使用。
二、创建 TKE Serverless 集群
请参见 创建集群 文档创建 TKE Serverless 集群。
注意：说明：
注意：由于需要运行 GPU 训练任务，在创建集群时，请注意选择的容器网络所在区的支持资源，选择支持 GPU 的可用区：
注意：
三、创建 CFS 文件系统（可选）
容器在任务结束后会自动删除，并释放资源。为了实现对模型和数据的持久化存储，建议通过挂载外部存储的方式进行数据存储。目前支持 云硬盘 CBS、文件存储 CFS、对象存储 COS 等方式。在这篇示例中，我们将使用 NFS 盘的方式，利用 CFS 实现多读多写的持久化存储。
四、创建文件存储
1. 登录 文件存储 CFS 控制台，进入文件系统页面。
2. 单击创建，在新建文件系统页面中，选择文件系统类型，并单击下一步:详细设置。
3. 在详细设置页面进行相关配置，CFS 类型信息与配置细节可参见 创建文件系统及挂载点 文档。
4. 确认无误之后单击立即购买并完成付费即可创建文件存储。
五、获取文件系统挂载信息
1. 在文件系统页面，单击需获取子目标路径的文件系统 ID，进入该文件系统详情页。
2. 选择挂载点信息页签，从 “Linux下挂载” 获取该文件系统挂载信息。如下：
注意：在挂载点详细中需要记住 IPv4 地址，IPv4 将作为 NFS 路径，后续配置挂载时需要，例如 10.0.0.161:/。
六、创建训练任务
这篇任务以 MNIST 手写数字识别数据集，加两层 CNN 为例，相关示范镜像为上一章 自建镜像，如需自定义镜像，请参见 深度学习容器镜像构建 文档。以下提供两种创建任务的方式。
控制台操作指引Kubectl 操作指引
由于深度学习任务的性质，这篇以部署 Job 节点为例。如何部署 Job 请参见 Job 管理 文档。以下提供控制台的部署范例：
1. 在数据卷（选填）配置项中，选择 NFS 盘，并输入上述步骤创建的 CFS 名称和 IPv4地址。如下：
2. 在实例内容器中的挂载点配置项里，选择数据卷，并配置挂载点。如下：
注意：注意：
你还可以使用 YAML 文件创建任务。
1. 准备 YAML 文件，示例 gpu_pod.yaml 如下：
apiVersion: v1kind: Podmetadata: name: tf-cnn annotations: #eks.tke.cloud.tencent.com/cpu: "8" #eks.tke.cloud.tencent.com/gpu-count: "1" eks.tke.cloud.tencent.com/gpu-type: T4 #eks.tke.cloud.tencent.com/mem: 32Gispec: containers: – name: tf-cnn image: hkccr.ccs.tencentyun.com/carltk/tensorflow-model:latest # 训练任务的镜像 env: – name: MODEL_DIR value: /tf/model – name: DATA_DIR value: /tf/data command: – "sh" – "-c" # 触发训练任务的脚本 – "python3 official/vision/image_classification/mnist_main.py \\ –model_dir=$MODEL_DIR \\ –data_dir=$DATA_DIR \\ –train_epochs=5 \\ –distribution_strategy=one_device \\ –num_gpus=1 \\ –download" resources: limits: #cpu: "8" #memory: 32Gi nvidia.com/gpu: "1" requests: #cpu: "8" #memory: 32Gi nvidia.com/gpu: "1" volumeMounts: – name: tf-model-cfs mountPath: /tf volumes: – name: tf-model-cfs #训练结果持久化，保存到CFS nfs: path: / #此处填写CFS保存的根目录 server: 10.0.1.8 #此处填写之前创建的CFS的IPv4地址 restartPolicy: OnFailure
2. 执行以下命令完成部署。
kubectl create -f [yaml_name]
注意：除了控制台操作指引中提到的 注意事项，还需注意：
七、查看运行结果
以下提供控制台和命令行两种方式查看运行结果：
控制台查看命令行查看
在创建 Job 之后，默认进入 Job 管理页面。你也可以通过以下步骤进入 Job 管理页面：
1. 登录容器服务控制台，选择左侧导航栏中的 集群。
2. 在集群列表中，单击需要查看的事件集群 ID，进入集群管理页面。
3. 选择工作负载 > Job，在 Job 列表中单击上述步骤创建的 Job。
·选择事件页签查看事件：
·选择日志页签查看日志：
你可以使用命令查看事件或日志：
·执行以下命令查看事件：
kubectl describe pod [name]
如下：
·执行以下命令持续输出日志：
kubectl logs -f [pod_name]
如下：
因为 TKE Serverless 即用即消的特性，导致如果需要查看日志，必须当且仅当 Pod 处于 Running 状态时才可查看。解决方法请参见常见问题 日志采集相关。
八、查看存储
如果已经按照前面的配置 NFS，此时可以前往挂载点，查看 NFS 内存储：
1. 执行以下命令进入相关挂载目录，查看是否存在相关目录。
cd /mound_data
如下：
2. 进入 model 目录，查看目录下是否有相关数据。如下：
3. 进入 data 目录，查看目录下是否有相关数据。如下：
九、在 TKE 上使用 GPU 部署深度学习任务
在 TKE 上部署深度学习任务与 TKE Serverless 的部署几乎没有区别。以使用 kubectl 通过 YAML 部署为例，需要进行以下两点改动：
·创建 TKE 节点时，选择带有 GPU 的节点。详情请参见 新建 GPU 云服务器。
·因为节点自带 GPU 资源，因此无需 Annotations 和 Resources。在实践操作中，你可以保留 Annotations，TKE 不会处理这部分。但是，建议注释掉 Resources，因为在某些情况下可能会导致不合理的资源需求。
十、常见问题
在进行本实践过程中遇到的问题，请参见 常见问题 文档进行排查解决。