# Kubeflow 使用說明

此文章包含以下內容

* Kubeflow 簡介
* 登入教學
* 環境設定教學
* 使用方式

{%youtube TJbzEMliyF8 %}
---

## Kubeflow 簡介

Kubeflow 讓使用者能夠透過網頁介面的方式, 簡單的建置一個能夠進行機器學習的環境, 可以直接用已經包裝好的環境進行實驗, 不用再從零開始把一個環境安裝起來。

我們目前的集群內有10台機器, 總共156顆核心和 660GB以及備載GPU運算能力的伺服器。在 Kubeflow上, 使用者可以選擇自己想要的編譯器(目前支援的編譯器:Codeserver、Rstudio以及Jupyterhub),配上需要的機器環境, 以及需要的資源(如:CPU、記憶體、GPU以及儲存容量),就可以進行實驗。

---

## 登入教學

以下是服務連結:
* [中山大數據平台 Kubeflow](http://ba.cm.nsysu.edu.tw:30000/)

### 申請帳號請至 服務->帳號申請 , 按表單填寫資料, 並選擇Kubeflow 平台, 成功申請後會提供帳號密碼。若需要GPU, 則選擇 Kubeflow(with GPU) 平台。

<br>
**第一步: 點選 Log in with LDAP (紅色框框)**


**第二步: 輸入帳號密碼**

**登入成功**

---

## 環境設定教學

**第一步 : 點選左邊選單的Notebook**


**第二步 : 點選有上角的 + New Notebook**

**第三步 : 環境建置設定**

* **Notebook 名稱**
* **Image 選擇**
根據要用的編輯器(如:Jupyterlab, Codeserver 或 Rstudio), 以及開發環境, 選取對應的 image(若未申請GPU資源,請勿選擇有CUDA的image)。

* **CPU 數量 以及 記憶體大小**
根據需求設定要使用的量, 注意不要超出使用者的上限。

* **GPU(若無申請請勿設定)**
若有申請選擇GPU, 請在這裡設定使用GPU。

* **Volume/儲存空間**
初次設定, 系統會預設新增volume, 請設定所需容量(注意請勿超出個人配置上限)。
<br>
(Optional) 調整 access mode，讓多個 notebook 可以使用相同的 workspace volume
<br>

**若要使用現有的volume, 請點擊 New volume 右邊的垃圾桶, 在點選attach existing volume, 最後選擇要使用的volume。**



**以上都完成設定後, 點選 LAUNCH 即完成notebook建立。**

---

## 使用方式

環境設定好後, 系統會自動將notebook啟動, 啟動完畢左邊icon會顯示 ✅ , 這時點選 CONNECT 即可進入notebook。

### 注意
因為大數據運算平台會有許多使用者共享運算資源，因此不使用時請關閉 notebook 以釋放運算資源，關閉 Notebook 有兩種方式:


1. 點擊方塊圖示，關閉 notebook 但保留資源配置、掛載的 volume 等設定
2. 點擊垃圾桶圖示，關閉 notebook 且刪除所有設定

如果沒有要更換編譯環境的話，建議點擊方塊圖示以節省下一次使用時重新設定環境的時間


若要重啟環境, 點選右邊播放按鈕即可。