Dapr + Argo Workflows + KEDA 方案：详细设计与 DemoDapr + Argo Workfl

Dapr + Argo Workflows + KEDA 方案：详细设计与 Demo

这个方案将结合 Dapr、Argo Workflows 和 KEDA 来构建一个高度可扩展、事件驱动的 AI 训练流水线。这个流程包含了数据处理、模型训练、模型转换和评测等步骤。每个步骤都可以在需要时扩展，以适应不同的负载。

架构设计

Dapr：
- 服务间通信：使用 Dapr 的 Service Invocation 和 Pub/Sub 功能来简化服务间的通信。Dapr 为微服务提供了抽象层，使服务能够在分布式系统中轻松互相调用。
- 事件驱动：通过 Dapr 的 Pub/Sub 机制，触发工作流各个阶段。比如数据处理完成后，Dapr 会将事件发布到消息队列，触发模型训练。
- 状态管理：Dapr 提供的状态管理可以用来存储和同步中间数据（例如训练状态、模型文件）。
Argo Workflows：
- 工作流调度：使用 Argo Workflows 来编排 AI 流水线的各个阶段。每个阶段都可以是一个容器任务，Argo 会根据工作流定义自动执行和监控每个步骤。
- 工作流动态调度：当事件发生时，Argo Workflows 会根据事件触发工作流，并管理每个任务的执行和依赖关系。
KEDA：
- 自动伸缩：KEDA 会根据工作负载（如消息队列的长度）自动伸缩容器，确保只有在有任务时才启动新的实例。这将有助于处理高并发的训练和评测任务，节省资源。

工作流的各个阶段

这个工作流包含了四个主要阶段：

数据处理：准备数据，并处理成适合模型训练的格式。
模型训练：使用 GPU 进行深度学习模型的训练。
模型转换：将训练完成的模型转换为可部署的格式（如 ONNX）。
模型评测：对训练完成的模型进行评估，验证其性能。

具体实现设计

1. 数据处理阶段

数据处理的任务可以由一个容器执行，处理数据并将处理后的数据传递到下一个任务。

任务内容：下载原始数据集，清洗数据，转换数据格式。
Dapr Pub/Sub：数据处理完成后，Dapr 会将一个事件发布到消息队列（例如 Kafka 或 NATS），通知下游的模型训练任务。

yaml
CopyEdit
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  name: data-processing
spec:
  entrypoint: data-processing-template
  templates:
  - name: data-processing-template
    container:
      image: data-processing-image
      command: ["python", "process_data.py"]

2. 模型训练阶段

这个任务将训练模型，并且可能需要大量的 GPU 资源。

KEDA 自动伸缩：根据消息队列中待处理的训练任务数，KEDA 会动态调整训练容器的实例数量。
Dapr Pub/Sub：当训练完成时，Dapr 会将训练完成的事件发布，通知模型转换和评测阶段开始。

yaml
CopyEdit
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  name: model-training
spec:
  entrypoint: model-training-template
  templates:
  - name: model-training-template
    container:
      image: model-training-image
      command: ["python", "train_model.py"]
      resources:
        requests:
          cpu: "4"
          memory: "16Gi"
        limits:
          cpu: "8"
          memory: "32Gi"

3. 模型转换阶段

模型训练完成后，我们需要将模型转换为适合部署的格式（例如 ONNX）。

任务内容：加载训练好的模型，使用适当的工具将其转换为 ONNX 格式。
触发机制：该任务由 Dapr 中发布的训练完成事件触发。

yaml
CopyEdit
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  name: model-conversion
spec:
  entrypoint: model-conversion-template
  templates:
  - name: model-conversion-template
    container:
      image: model-conversion-image
      command: ["python", "convert_to_onnx.py"]

4. 模型评测阶段

评测任务对训练完成的模型进行评估，并生成性能报告。

任务内容：使用评测数据集，加载转换后的模型，进行评测。
Dapr Pub/Sub：评测完成后，Dapr 会发布事件，通知其他服务（如模型部署服务）进行后续操作。

yaml
CopyEdit
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  name: model-evaluation
spec:
  entrypoint: model-evaluation-template
  templates:
  - name: model-evaluation-template
    container:
      image: model-evaluation-image
      command: ["python", "evaluate_model.py"]

Dapr + Argo Workflows + KEDA 配合

Dapr 会通过其 Pub/Sub 功能，管理不同服务之间的事件传递。每个服务完成时，会通过 Dapr 发布事件，这些事件将作为下一个任务的触发器。
Argo Workflows 将用于协调整个训练流程。它确保各个阶段按照预定的顺序执行，并根据实际情况执行失败重试等逻辑。
KEDA 会基于负载情况自动伸缩容器的实例。例如，如果消息队列中有大量待处理的训练任务，KEDA 将增加训练容器的实例数，以提高并发处理能力。

Demo 项目结构

pgsql
CopyEdit
.
├── argo-workflows
│   ├── data-processing.yaml
│   ├── model-training.yaml
│   ├── model-conversion.yaml
│   └── model-evaluation.yaml
├── dockerfiles
│   ├── data-processing.Dockerfile
│   ├── model-training.Dockerfile
│   ├── model-conversion.Dockerfile
│   └── model-evaluation.Dockerfile
├── scripts
│   ├── process_data.py
│   ├── train_model.py
│   ├── convert_to_onnx.py
│   └── evaluate_model.py
└── keda.yaml

KEDA 配置示例

yaml
CopyEdit
apiVersion: keda.k8s.io/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: model-training-scaledobject
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    name: model-training
  triggers:
  - type: rabbitmq
    metadata:
      queueName: training-queue
      host: RabbitMQ-Host
      lagThreshold: "5"

在这个配置中，KEDA 会监控 training-queue 队列，当队列中的任务数超过 5 时，KEDA 会自动增加训练容器的实例数。

总结

这个方案使用了 Dapr、Argo Workflows 和 KEDA 来实现一个可扩展、事件驱动的 AI 训练流水线。每个组件都有清晰的职责分工：

Dapr 管理微服务之间的事件驱动和通信。
Argo Workflows 负责协调不同任务的执行顺序和依赖关系。
KEDA 动态伸缩容器，以应对负载变化。

这种设计确保了系统的高可用性、灵活性和扩展性，适用于高负载的 AI 训练和评测工作流。

4o mini