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W&B Launch を使用して、ML エンジニアが Kubernetes ですでに管理しているリソースを簡単に利用できるようにし、Kubernetes クラスターに ML ワークロードをプッシュできます。 W&B は、あなたのクラスターにデプロイできる公式の Launch agent イメージ を提供しており、これは W&B が管理する Helm チャート を使用します。 W&B は Kaniko ビルダーを使用して、Launch agent が Kubernetes クラスター内で Docker イメージをビルドできるようにします。Launch agent のための Kaniko のセットアップ方法や、ジョブビルディングをオフにしてプレビルドした Docker イメージのみを使用する方法については、Advanced agent set up を参照してください。
Helm をインストールして W&B の Launch agent Helm チャートを適用またはアップグレードするには、Kubernetes リソースを作成、更新、および削除するための十分な権限を持つクラスターへの kubectl アクセスが必要です。通常、クラスター管理者や同等の権限を持つカスタムロールを持つユーザーが必要です。

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Kubernetes のキューを設定する

Kubernetes のターゲットリソースに対する Launch キューの設定は、Kubernetes Job スペック または Kubernetes Custom Resource スペック のいずれかに似ています。 Launch キューを作成する際に、Kubernetes ワークロードリソーススペックの任意の側面を制御できます。 
spec:
  template:
    spec:
      containers:
        - env:
            - name: MY_ENV_VAR
              value: some-value
          resources:
            requests:
              cpu: 1000m
              memory: 1Gi
metadata:
  labels:
    queue: k8s-test
namespace: wandb
セキュリティ上の理由から、W&B は、Launch キューに指定されていない場合、次のリソースを注入します：
  • securityContext
  • backOffLimit
  • ttlSecondsAfterFinished
次の YAML スニペットは、これらの値が Launch キューにどのように現れるかを示しています：
example-spec.yaml
spec:
  template:
    `backOffLimit`: 0
    ttlSecondsAfterFinished: 60
    securityContext:
      allowPrivilegeEscalation: False,
      capabilities:
        drop:
          - ALL,
      seccompProfile:
        type: "RuntimeDefault"

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キューを作成する

Kubernetes を計算リソースとして使用する W&B アプリでキューを作成します：
  1. Launch page に移動します。
  2. Create Queue ボタンをクリックします。
  3. キューを作成したい Entity を選択します。
  4. Name フィールドにキューの名前を入力します。
  5. Resource として Kubernetes を選択します。
  6. Configuration フィールドに、前のセクションで設定した Kubernetes Job ワークフロースペックまたは Custom Resource スペックを入力します。

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Helm を使って Launch agent を設定する

W&B が提供する Helm チャート を使用して、Launch agent を Kubernetes クラスターにデプロイします。values.yaml ファイルを使って、Launch agent の振る舞いを制御します。 Launch agent の設定ファイル (~/.config/wandb/launch-config.yaml) に通常定義されるコンテンツを values.yaml ファイルの launchConfig キーに指定します。 例えば、Kaniko Docker イメージビルダーを使用する EKS での Launch agent ルーンを可能にする Launch agent 設定があるとします：
launch-config.yaml
queues:
	- <queue name>
max_jobs: <n concurrent jobs>
environment:
	type: aws
	region: us-east-1
registry:
	type: ecr
	uri: <my-registry-uri>
builder:
	type: kaniko
	build-context-store: <s3-bucket-uri>
values.yaml ファイル内では、次のようになります：
values.yaml
agent:
  labels: {}
  # W&B API key.
  apiKey: ''
  # Container image to use for the agent.
  image: wandb/launch-agent:latest
  # Image pull policy for agent image.
  imagePullPolicy: Always
  # Resources block for the agent spec.
  resources:
    limits:
      cpu: 1000m
      memory: 1Gi

# Namespace to deploy launch agent into
namespace: wandb

# W&B api url (Set yours here)
baseUrl: https://api.wandb.ai

# Additional target namespaces that the launch agent can deploy into
additionalTargetNamespaces:
  - default
  - wandb

# This should be set to the literal contents of your launch agent config.
launchConfig: |
  queues:
    - <queue name>
  max_jobs: <n concurrent jobs>
  environment:
    type: aws
    region: <aws-region>
  registry:
    type: ecr
    uri: <my-registry-uri>
  builder:
    type: kaniko
    build-context-store: <s3-bucket-uri>

# The contents of a git credentials file. This will be stored in a k8s secret
# and mounted into the agent container. Set this if you want to clone private
# repos.
gitCreds: |

# Annotations for the wandb service account. Useful when setting up workload identity on gcp.
serviceAccount:
  annotations:
    iam.gke.io/gcp-service-account:
    azure.workload.identity/client-id:

# Set to access key for azure storage if using kaniko with azure.
azureStorageAccessKey: ''
レジストリ、環境、および必要なエージェント権限に関する詳細は、Advanced agent set up を参照してください。