运行 XGBoostJob
运行 Kueue 调度的 XGBoostJob
此页面展示了在运行 训练算子 XGBoostJob 时如何利用 Kueue 的调度和资源管理功能。
本指南适用于对 Kueue 有基本了解的 批处理用户。有关更多信息，请参阅 Kueue 概述。
开始之前
查看 管理集群配额，了解初始集群设置的详细信息。
查看 训练算子安装指南。
请注意，最低要求的训练算子版本为 v1.7.0。
你可以 修改已安装版本中的 kueue 配置，将 XGBoostJob 包含为允许的工作负载。
XGBoostJob 定义
a. 队列选择
目标 本地队列 应在 XGBoostJob 配置的 metadata.labels 部分中指定。
metadata:
labels:
kueue.x-k8s.io/queue-name: user-queue
b. 在 XGBoostJob 中选择性设置 Suspend 字段
spec:
runPolicy:
suspend: true
默认情况下，Kueue 会通过 webhook 将 suspend 设置为 true，并在 XGBoostJob 被接纳时取消暂停。
示例 XGBoostJob
apiVersion: kubeflow.org/v1
kind: XGBoostJob
metadata:
name: xgboost-dist-iris-test-train
namespace: default
labels:
kueue.x-k8s.io/queue-name: user-queue
spec:
xgbReplicaSpecs:
Master:
replicas: 1
restartPolicy: Never
template:
spec:
containers:
- name: xgboost
image: docker.io/kubeflow/xgboost-dist-iris:latest
resources:
requests:
cpu: 0.5
memory: 256Mi
ports:
- containerPort: 9991
name: xgboostjob-port
imagePullPolicy: Always
args:
- --job_type=Train
- --xgboost_parameter=objective:multi:softprob,num_class:3
- --n_estimators=10
- --learning_rate=0.1
- --model_path=/tmp/xgboost-model
- --model_storage_type=local
Worker:
replicas: 2
restartPolicy: ExitCode
template:
spec:
containers:
- name: xgboost
image: docker.io/kubeflow/xgboost-dist-iris:latest
resources:
requests:
cpu: 0.5
memory: 256Mi
ports:
- containerPort: 9991
name: xgboostjob-port
imagePullPolicy: Always
args:
- --job_type=Train
- --xgboost_parameter="objective:multi:softprob,num_class:3"
- --n_estimators=10
- --learning_rate=0.1