CCE部署是使用Kubeflow进行的一种操作，Kubeflow是一个开源的机器学习工具包，用于在Kubernetes上部署和管理机器学习工作流。
CCE（容器集群引擎）是华为云提供的一种高性能、高可靠、高安全的容器管理服务，Kubeflow是一个开源的机器学习平台，用于部署和管理机器学习工作流程，本文将介绍如何在华为云上使用CCE部署Kubeflow。
准备工作
1、注册华为云账号并登录。
2、开通CCE服务。
3、安装kubectl命令行工具。
创建CCE集群
1、登录CCE控制台，点击“创建集群”。
2、选择“Kubernetes集群”，输入集群名称和描述，设置节点规格和数量。
3、配置集群网络，选择VPC和子网。
4、设置集群访问权限，包括密钥对、安全组等。
5、点击“创建”按钮，等待集群创建完成。
部署Kubeflow
1、下载Kubeflow镜像：
docker pull gcr.io/kubeflowimagespublic/katib/v1alpha2/katibcontroller:v0.6.0docker pull gcr.io/kubeflowimagespublic/tfoperator/distrolessamd64:v0.8.0docker pull gcr.io/kubeflowimagespublic/pytorchoperator:v1.5.0docker pull gcr.io/kubeflowimagespublic/xgboostoperator:v0.7.0
2、创建一个名为kubeflow的命名空间：
kubectl create namespace kubeflow
3、部署Katib控制器：
kubectl apply f https://storage.googleapis.com/mlpipeline/release/v1.13/kubernetes/katib/katibcontroller.yaml namespace=kubeflow
4、部署TF Operator：
kubectl apply f https://storage.googleapis.com/mlpipeline/release/v1.13/kubernetes/tf_operator/tf_operator.yaml namespace=kubeflow
5、部署PyTorch Operator：
kubectl apply f https://storage.googleapis.com/mlpipeline/release/v1.13/kubernetes/pytorch_operator/pytorch_operator.yaml namespace=kubeflow
6、部署XGBoost Operator：
kubectl apply f https://storage.googleapis.com/mlpipeline/release/v1.13/kubernetes/xgboost_operator/xgboost_operator.yaml namespace=kubeflow
验证Kubeflow部署成功
1、查看Kubeflow组件运行状态：
kubectl get pods n kubeflow watch
2、访问Jupyter Notebook：
kubectl portforward n kubeflow $(kubectl get pods n kubeflow l app=jupyter,component=notebook o jsonpath='{range .items[*]}{@metadata.name}'):8888:8888 &在浏览器中访问http://localhost:8888，即可看到Jupyter Notebook界面。
| 步骤 | 操作 | 说明 |
| 1 | 创建CCE集群 | 在华为云控制台创建一个CCE集群，确保集群版本支持Kubernetes 1.14及以上 |
| 2 | 配置kubectl | 下载并配置kubectl工具，以便从本地终端管理集群 |
| 3 | 安装Istio | 在CCE集群上安装Istio，用于提供Kubeflow的服务网格能力 |
| 4 | 下载Kubeflow | 从Kubeflow官方GitHub仓库下载部署脚本和配置文件 |
| 5 | 配置Kubeflow | 修改Kubeflow配置文件，如设置命名空间、资源限制等 |
| 6 | 部署Kubeflow | 使用kubectl和配置文件在CCE集群上部署Kubeflow |
| 7 | 检查Kubeflow组件 | 检查Kubeflow各组件的状态，确保所有组件都正常运行 |
| 8 | 配置Kubeflow UI | 访问Kubeflow UI，进行必要的配置，如设置默认存储、创建Notebook等 |
| 9 | 创建训练作业 | 使用Kubeflow的Jupyter Notebook或其他组件创建和提交训续作业 |
| 10 | 监控与管理 | 监控集群资源、作业状态和日志，进行必要的资源调整和故障排查 |
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