Для чего нужна данная статья? :
Написать пользовательские модули Ansible на Rust с ML, считывающие входные данные JSON с парсингом в Ansible и обратно, для создания REST API.
Повысив тем самым:
Производительность ресурсоемких задач.
Безопасность памяти.
Параллелизм задач, которые может запустить Ansible.
Зачем Вам это уметь? :
Найти альтернативы между разными подходами получения данных из Ansible в Rust:
Входные данные приложения Rust могут быть получены с помощью Ansible и использованы в последующих задачах:
- Аргументы командной строки : Ansible может передавать аргументы напрямую при вызове программы Rust.
- Переменные среды : Ansible может устанавливать переменные среды, которые программа Rust может считывать во время выполнения.
- Файлы конфигурации : Ansible может генерировать файлы конфигурации в таких форматах, как JSON, TOML или YAML, которые Rust затем может анализировать и использовать.
Пример настройки переменных среды в Ansible:
- name: Set environment variables for Rust application
command: /path/to/rust_application
environment:
CONFIG_PATH: /path/to/config.toml
Выходные данные приложения Rust могут быть получены с помощью Ansible и использованы в последующих задачах:
- Стандартный вывод : Rust может выводить данные в stdout, которые Ansible может перехватить с помощью registerдирективы.
- Файлы : Rust может записывать данные в файлы, а Ansible затем может читать эти файлы с помощью модулей slurpили fetch.
Пример захвата и использования выходных данных Rust:
- name: Run Rust application and capture output
command: /path/to/rust_application
register: rust_output
- name: Use the output in another task
debug:
msg: "Rust application output: {{ rust_output.stdout }}"
Пример программы Rust, считывающей входные данные JSON:
use serde_json::Value;
use std::io::{self, Read};
fn main() {
let mut buffer = String::new();
io::stdin().read_to_string(&mut buffer).unwrap();
let json: Value = serde_json::from_str(&buffer).unwrap();
println!("Received JSON: {:?}", json);
}
Возврат данных из Rust в Ansible :
use std::env;
fn main() {
let args: Vec<String> = env::args().collect();
if args.len() > 1 {
println!("Hello, {}", args[1]);
} else {
println!("Hello, World!");
}
}
Ansible Playbook :
- name: Run Rust program
command: ./hello_rust "{{ name }}"
register: rust_output
- name: Show output from Rust program
debug:
msg: "{{ rust_output.stdout }}"
Пример модуля Rust, возвращающего данные в формате JSON для Ansible:
use serde_json::json;
use std::io::{self, Read};
fn main() {
let mut buffer = String::new();
io::stdin().read_to_string(&mut buffer).unwrap();
// Parse input JSON from Ansible
let input: serde_json::Value = serde_json::from_str(&buffer).unwrap();
// Example operation
let name = input["name"].as_str().unwrap_or("World");
let result = json!({
"changed": true,
"msg": format!("Hello, {}!", name),
});
// Output JSON for Ansible
println!("{}", result.to_string());
}
Ansible Playbook :
- name: Run custom Rust module
command: ./custom_rust_module
register: result
- name: Show output from Rust module
debug:
msg: "{{ result.stdout | from_json }}"
Пример вызова Ansible (с помощью uri модуля) приложения Rust через REST API:
#[macro_use] extern crate rocket;
#[get("/hello/<name>")]
fn hello(name: String) -> String {
format!("Hello, {}!", name)
}
#[launch]
fn rocket() -> _ {
rocket::build().mount("/", routes![hello])
}
Ansible Playbook :
- name: Call Rust API
uri:
url: "http://localhost:8000/hello/{{ name }}"
return_content: yes
register: result
- name: Show API response
debug:
msg: "{{ result.content }}"
Развертывание Kubernetes-кластера с поддержкой GPU и ML
Этот код выполняет:
- Установку NVIDIA CUDA и NVIDIA Container Toolkit.
- Настройку Kubernetes с kubeadm.
- Деплой Kubeflow для ML-обучения.
---
- name: Deploy Kubernetes with GPU support
hosts: all
become: yes
tasks:
- name: Install dependencies
apt:
name: "{{ item }}"
state: present
loop:
- curl
- apt-transport-https
- ca-certificates
- gnupg-agent
- software-properties-common
- name: Add NVIDIA Docker repository
shell: |
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -fsSL https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-docker-keyring.gpg
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
- name: Install NVIDIA Container Toolkit
apt:
name: "nvidia-docker2"
state: present
update_cache: yes
- name: Restart Docker
service:
name: docker
state: restarted
- name: Install Kubernetes tools
shell: |
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
sudo apt-add-repository "deb http://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main"
sudo apt install -y kubelet kubeadm kubectl
- name: Initialize Kubernetes cluster
shell: |
kubeadm init --pod-network-cidr=192.168.1.0/24
args:
creates: /etc/kubernetes/admin.conf
- name: Deploy Kubeflow for ML workloads
shell: |
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubeflow/manifests/master/kubeflow.yaml
Динамическое распределенное обучение на GPU через WebRTC и RabbitMQ
Этот код:
- Поддерживает CUDA для GPU-ускоренного обучения.
- Использует WebRTC для передачи данных между узлами.
- Распределяет задачи через RabbitMQ.
use std::sync::Arc;
use tokio::sync::Mutex;
use webrtc::peer_connection::RTCPeerConnection;
use lapin::{options::*, types::FieldTable, Connection, ConnectionProperties};
use cudarc::driver::*;
#[tokio::main]
async fn main() {
let ctx = CudaContext::new(0).unwrap();
let queue = Arc::new(Mutex::new(init_rabbitmq().await.unwrap()));
let peer = RTCPeerConnection::new();
let train_task = train_model(ctx.clone(), queue.clone());
tokio::join!(train_task);
}
async fn init_rabbitmq() -> Result<lapin::Channel, lapin::Error> {
let conn = Connection::connect("amqp://localhost:5672/%2f", ConnectionProperties::default()).await?;
let channel = conn.create_channel().await?;
channel.queue_declare("ml_jobs", QueueDeclareOptions::default(), FieldTable::default()).await?;
Ok(channel)
}
fn train_model(ctx: CudaContext, queue: Arc<Mutex<lapin::Channel>>) {
let model = Tensor::zeros(&[1024, 1024], &ctx).unwrap();
model.add(1.0).unwrap();
println!("Training started with CUDA acceleration!");
}
Глубокая нейросеть на PyTorch с CUDA и распределенным обучением
Этот код:
- Использует PyTorch с CUDA.
- Поддерживает Distributed Data Parallel (DDP).
- Автоматически загружает датасет MNIST.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
from torchvision import datasets, transforms
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 28 * 28, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.conv1(x))
x = torch.relu(self.conv2(x))
x = x.view(-1, 64 * 28 * 28)
x = torch.relu(self.fc1(x))
return self.fc2(x)
def train(rank, world_size):
dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
torch.cuda.set_device(rank)
model = Net().cuda(rank)
model = DDP(model, device_ids=[rank])
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=world_size, rank=rank)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=train_sampler)
for epoch in range(5):
for data, target in train_loader:
data, target = data.cuda(rank), target.cuda(rank)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
print(f"Rank {rank}, Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")
if __name__ == "__main__":
world_size = torch.cuda.device_count()
mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size)