0Pricing
MLOps Academy · Урок

Запуск обучения как задания Kubernetes

Выполняйте пакетное обучение в кластере до его завершения

«Запуск обучения как задания Kubernetes» — бесплатный урок MLOps Academy на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения MLOps Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

Training Is Not a Server

A model server runs forever, but a training run should start, finish, and stop. Kubernetes has a different object built for that: the Job. 🏁

A Job Runs to Completion

A Job creates one or more Pods and watches them until they exit successfully. Once training succeeds, the Job is done and frees its resources.

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: train-ranker
spec:
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never

restartPolicy Must Not Be Always

A Job Pod must use restartPolicy Never or OnFailure. Always is for servers and Kubernetes rejects it for a Job that is meant to end.

Retries with backoffLimit

Training can fail on a flaky download. The backoffLimit sets how many times the Job retries a failing Pod before it gives up for good.

spec:
  backoffLimit: 4
  activeDeadlineSeconds: 3600

Cap Runtime to Avoid Runaways

Set activeDeadlineSeconds so a hung training run cannot burn an expensive GPU node all weekend. The Job is killed once that limit passes. ⏱️

Request the GPU You Need

A training Job uses the same resources block as a Deployment. Add nvidia.com/gpu under limits so the run lands on a GPU node.

Parallelism for Sweeps

Set completions and parallelism to run many Pods, perfect for a hyperparameter sweep where each Pod trains one configuration at once.

Logs and Artifacts Outlive the Pod

A finished Job Pod is gone, so write your model and metrics to durable storage like S3 or a volume, never to the Pod filesystem.

CronJob for Scheduled Retraining

Wrap a Job in a CronJob to retrain on a schedule, like nightly. It creates a fresh Job each time the cron expression fires.

apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
spec:
  schedule: "0 2 * * *"

Clean Up Finished Jobs

Completed Jobs linger by default and clutter the cluster. Set ttlSecondsAfterFinished so Kubernetes deletes them automatically after a grace period.

Watch Status with kubectl

Check a run with kubectl get jobs and read output with kubectl logs. The status shows succeeded or failed counts at a glance.

kubectl get jobs
kubectl logs job/train-ranker

Quick Check

Why is a Job, not a Deployment, right for training?

Recap

Run finite training as a Job with restartPolicy Never, a backoffLimit, and a runtime cap, then schedule retraining with a CronJob. ✅

Часто задаваемые вопросы

Урок «Запуск обучения как задания Kubernetes» бесплатный?

Да — полный текст урока «Запуск обучения как задания Kubernetes» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс MLOps Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Запуск обучения как задания Kubernetes»?

Выполняйте пакетное обучение в кластере до его завершения Ты практикуешь MLOps Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать MLOps Academy?

Предыдущий опыт не требуется. MLOps Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.

Сколько времени занимает урок «Запуск обучения как задания Kubernetes»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке MLOps Academy?

Да. Каждый урок MLOps Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Модули, развёртывания и сервисы для моделей
  2. Запрос CPU, памяти и GPU
  3. Настройка с помощью ConfigMaps и секретов
  4. Запуск обучения как задания Kubernetes
← Назад к MLOps Academy