H2O-3开源机器学习平台在GCP上的部署指南

概述

本文将详细介绍如何在Google Cloud Platform(GCP)上部署H2O-3开源机器学习平台集群。H2O-3是一个强大的分布式机器学习平台，支持多种算法和数据处理功能。通过本指南，您将学会如何在GCP环境中搭建一个3节点的H2O-3集群。

部署架构

整个部署过程分为两个主要部分：

1. 基础设施和工作区设置：由云管理员执行，包括创建GCP项目、服务账号、VPC网络、子网等，并建立一个称为"Workspace"的计算实例作为访问H2O集群的网关。

2. H2O集群创建：由数据科学家通过Workspace实例上的h2ocluster工具完成，在私有子网中创建H2O集群。

第一部分：基础设施和工作区设置

1. 创建GCP项目

1. 登录GCP控制台
2. 创建新项目
3. 为项目启用计费功能
4. 启用所需API和服务

2. 安装和配置gcloud CLI

# 安装Google Cloud SDK
# 创建新配置并认证
gcloud config configurations create my-h2o-config
gcloud auth login

# 设置项目
gcloud config set project your-project-name

# 设置计算区域和可用区
gcloud config set compute/region us-west1
gcloud config set compute/zone us-west1-a

3. 服务账号设置

需要创建三个服务账号：

1. 主服务账号：手动创建，拥有最高权限
2. 工作区服务账号：由Terraform创建，分配给工作区实例
3. H2O集群服务账号：由Terraform创建，分配给H2O集群节点

# 创建主服务账号
gcloud iam service-accounts create h2o-main-sa \
    --description="H2O Main Service Account" \
    --display-name="h2o-main-sa"

# 分配必要权限
gcloud projects add-iam-policy-binding your-project \
    --member serviceAccount:h2o-main-sa@your-project.iam.gserviceaccount.com \
    --role roles/storage.admin
# 其他权限分配...

4. 创建Terraform状态存储

# 创建GCS存储桶
gsutil mb gs://your-project-tfstate
gsutil versioning set on gs://your-project-tfstate

5. Terraform项目结构

项目目录结构如下：

gcp
├── network        # 包含VPC、子网、防火墙等基础设施代码
├── h2ocluster     # 包含H2O集群创建代码，将被复制到工作区实例

6. 初始化并应用Terraform

cd gcp/network
terraform init
terraform apply

第二部分：创建H2O集群

1. 访问工作区实例

gcloud beta compute ssh --zone "us-west1-a" --project "your-project" "h2o-instance-workspace"

2. 使用h2ocluster工具

# 查看帮助
h2ocluster --help

# 创建集群
h2ocluster create

3. 访问H2O集群

创建SSH隧道将本地端口转发到H2O集群：

ssh -i ~/.ssh/google_compute_engine -L 8888:10.100.1.2:54321 your_username@workspace_ip

然后在浏览器中访问：http://localhost:8888

第三部分：访问云存储和BigQuery数据

1. 从GCS导入数据

# 创建存储桶并上传数据
gsutil mb -p your-project -c NEARLINE -l US-WEST1 -b on gs://h2o-train-data
gsutil cp your_data.csv gs://h2o-train-data/

在H2O Flow界面中使用importFiles命令导入数据。

2. 从BigQuery导入数据

# 创建数据集和表
bq --location=us-west1 mk your-project:airlines
bq --location=us-west1 load --autodetect your-project:airlines.table_name your_data.csv

在H2O Flow界面中使用"Import SQL Table"功能导入数据。

可选步骤：创建自定义H2O-3镜像

cd /opt/h2ocluster/packer/
packer build h2o-gcp-image.json

然后更新/opt/h2ocluster/terraform/terraform.tfvars中的h2o_cluster_instance_boot_disk_image值为新创建的镜像名称。

总结

通过本指南，您已经学会了如何在GCP上部署H2O-3机器学习平台集群。这种部署方式提供了安全、可扩展的机器学习环境，使数据科学家能够专注于模型开发而不必担心基础设施管理。