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doc/v2/howto/cluster/multi_cluster/k8s_aws_cn.md

-k8s_aws_en.md
\ No newline at end of file
+# Kubernetes on AWS
+
+我们将向你展示怎么样在AWS的kubernetes集群上运行分布式paddlepaddle训练，让我们从核心概念开始
+
+## 分布式paddlepaddle训练的核心概念
+
+### 分布式训练任务
+
+一个分布式训练任务可以看做是一个kubernetes任务
+每一个kubernetes任务都有相应的配置文件，此配置文件指定了像任务的pods和环境变量信息
+
+在分布式训练任务中，我们可以如下操作：
+
+1. 在分布式文件系统中，准备分区数据和配置文件（在此次教学中，我们会用到亚马逊分布式存储服务（EFS））
+2. 创建和提交一个kubernetes任务配置到集群中开始训练
+
+### 参数服务和训练
+
+在paddlepaddle集群中有两个角色：参数服务（pserver）者和训练者， 每一个参数服务过程都会以一个全局模型碎片存在。每一个训练者都可以进行本地模型拷贝，并可以利用本地数据更新模型。在这个训练过程中，训练者发送模型更新到参数服务中，参数服务职责就是聚合这些更新，以便于训练者可以把全局模型同步到本地。
+
+为了能够和pserver联通，训练者需要每一个pserver的IP地址。在kubernetes中利用服务发现机制（比如：DNS、hostname）要比静态的IP地址要好一些，因为任何一个pod都会被杀掉然后新的pod被重启到另一个不同IP地址的node上。现在我们可以先用静态的IP地址方式，这种方式是可以更改的。
+
+参数服务者和训练者一块被打包成一个docker镜像，这个镜像会运行在被kebernetes集群调度的pod中。
+
+### 训练者ID
+
+每一个训练过程都需要一个训练ID，以0作为基础值，作为命令行参数传递。训练过程因此用这个ID去读取数据分区。
+
+### 训练
+
+利用shell脚本进入容器，可以看到许多kubernetes预先定义好的环境变量。这里可以定义任务identity，在任务中identity可以用来远程访问包含所有pod的kubernetes apiserver服务。
+
+每一个pod通过ip来排序。每一个pod的序列作为“pod id”。因为我们会在每一个pod中运行训练和参数服务，可以用“pod id”作为训练ID。入口脚本详细工作流程如下：
+
+1. 查找apiserver得到pod信息，通过ip排序来分配一个trainer_id。
+2. 从EFS持久化卷中复制训练数据到容器中。
+3. 从环境变量中解析paddle pserver和 paddle trainer的启动参数，然后开始启动流程。
+4. 以trainer_id来训练将自动把结果写入到EFS卷中。
+
+
+## AWS的kubernetes中的paddlepaddle
+
+### 选择AWS服务区域
+这个教程需要多个AWS服务工作在一个区域中。在AWS创建任何东西之前，请检查链接https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/regional-product-services/ 选择一个可以提供如下服务的区域：EC2, EFS, VPS, CloudFormation, KMS, VPC, S3。在教程中我们使用“Oregon(us-west-2)”作为例子。
+
+### 创建aws账户和IAM账户
+
+在每一个aws账户下可以创建多个IAM用户。允许为每一个IAM用户赋予权限，作为IAM用户可以创建/操作aws集群
+
+注册aws账户，请遵循用户指南。在AWS账户下创建IAM用户和用户组，请遵循用户指南
+
+请注意此教程需要如下的IAM用户权限：
+
+- AmazonEC2FullAccess
+- AmazonS3FullAccess
+- AmazonRoute53FullAccess
+- AmazonRoute53DomainsFullAccess
+- AmazonElasticFileSystemFullAccess
+- AmazonVPCFullAccess
+- IAMUserSSHKeys
+- IAMFullAccess
+- NetworkAdministrator
+- AWSKeyManagementServicePowerUser
+
+
+### 下载kube-aws and kubectl
+
+#### kube-aws
+
+在AWS中[kube-aws](https://github.com/coreos/kube-aws)是一个自动部署集群的CLI工具
+
+##### kube-aws完整性验证
+提示：如果你用的是非官方版本（e.g RC release）的kube-aws，可以跳过这一步骤。引入	coreos的应用程序签名公钥:
+
+```
+gpg2 --keyserver pgp.mit.edu --recv-key FC8A365E
+```
+
+指纹验证：
+
+```
+gpg2 --fingerprint FC8A365E
+```
+正确的指纹是： `18AD 5014 C99E F7E3 BA5F 6CE9 50BD D3E0 FC8A 365E`
+
+我们可以从发布页面中下载kube-aws，教程使用0.9.1版本 [release page](https://github.com/coreos/kube-aws/releases).
+
+验证tar包的GPG签名：
+
+```
+PLATFORM=linux-amd64
+ # Or
+PLATFORM=darwin-amd64
+
+gpg2 --verify kube-aws-${PLATFORM}.tar.gz.sig kube-aws-${PLATFORM}.tar.gz
+```
+##### 安装kube-aws
+解压:
+
+```
+tar zxvf kube-aws-${PLATFORM}.tar.gz
+```
+
+添加到环境变量:
+
+```
+mv ${PLATFORM}/kube-aws /usr/local/bin
+```
+
+
+#### kubectl
+
+[kubectl](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl-overview/) 是一个操作kubernetes集群的命令行接口
+
+利用`curl`工具从kubernetes发布页面中下载`kubectl`
+
+```
+# OS X
+curl -O https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/"$(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)"/bin/darwin/amd64/kubectl
+
+# Linux
+curl -O https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/"$(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)"/bin/linux/amd64/kubectl
+```
+
+为了能是kubectl运行必须将之添加到环境变量中 (e.g. `/usr/local/bin`):
+
+```
+chmod +x ./kubectl
+sudo mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl
+```
+
+### 配置AWS证书
+
+首先检查这里 [this](http://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html) 安装AWS命令行工具
+
+然后配置aws账户信息:
+
+```
+aws configure
+```
+
+
+添加如下信息:
+
+
+```
+AWS Access Key ID: YOUR_ACCESS_KEY_ID
+AWS Secrete Access Key: YOUR_SECRETE_ACCESS_KEY
+Default region name: us-west-2
+Default output format: json
+```
+
+`YOUR_ACCESS_KEY_ID`, and `YOUR_SECRETE_ACCESS_KEY` 是创建aws账户和IAM账户的IAM的key和密码 [Create AWS Account and IAM Account](#create-aws-account-and-iam-account)
+
+描述任何运行在你账户中的实例来验证凭据是否工作:
+
+```
+aws ec2 describe-instances
+```
+
+### 定义集群参数
+
+#### EC2秘钥对
+
+秘钥对将认证ssh访问你的EC2实例。秘钥对的公钥部分将配置到每一个COREOS节点中。
+
+遵循 [EC2 Keypair User Guide](http://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-key-pairs.html) Keypair用户指南来创建EC2秘钥对
+
+你可以使用创建好的秘钥对名称来配置集群.
+
+在同一工作区中秘钥对为EC2实例唯一码。在教程中使用 us-west-2 ，所以请确认在这个区域（Oregon）中创建秘钥对。
+
+在浏览器中下载一个`key-name.pem`文件用来访问EC2实例，我们待会会用到.
+
+
+#### KMS秘钥
+
+亚马逊的KMS秘钥在TLS秘钥管理服务中用来加密和解密集群。如果你已经有可用的KMS秘钥，你可以跳过创建新秘钥这一步，提供现存秘钥的ARN字符串。
+
+利用aws命令行创建kms秘钥:
+
+```
+aws kms --region=us-west-2 create-key --description="kube-aws assets"
+{
+    "KeyMetadata": {
+        "CreationDate": 1458235139.724,
+        "KeyState": "Enabled",
+        "Arn": "arn:aws:kms:us-west-2:aaaaaaaaaaaaa:key/xxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
+        "AWSAccountId": "xxxxxxxxxxxxx",
+        "Enabled": true,
+        "KeyUsage": "ENCRYPT_DECRYPT",
+        "KeyId": "xxxxxxxxx",
+        "Description": "kube-aws assets"
+    }
+}
+```
+
+我们稍后用到`Arn` 的值.
+
+在IAM用户许可中添加多个内联策略.
+
+进入[IAM Console](https://console.aws.amazon.com/iam/home?region=us-west-2#/home)。点击`Users`按钮，点击刚才创建的用户，然后点击`Add inline policy`按钮，选择`Custom Policy`
+
+粘贴内联策略:
+
+```
+ (Caution: node_0, node_1, node_2 directories represents PaddlePaddle node and train_id, not the Kubernetes node){
+    "Version": "2012-10-17",
+    "Statement": [
+        {
+            "Sid": "Stmt1482205552000",
+            "Effect": "Allow",
+            "Action": [
+                "kms:Decrypt",
+                "kms:Encrypt"
+            ],
+            "Resource": [
+                "arn:aws:kms:*:AWS_ACCOUNT_ID:key/*"
+            ]
+        },
+		{
+            "Sid": "Stmt1482205746000",
+            "Effect": "Allow",
+            "Action": [
+                "cloudformation:CreateStack",
+                "cloudformation:UpdateStack",
+                "cloudformation:DeleteStack",
+                "cloudformation:DescribeStacks",
+                "cloudformation:DescribeStackResource",
+                "cloudformation:GetTemplate",
+                "cloudformation:DescribeStackEvents"
+            ],
+            "Resource": [
+                "arn:aws:cloudformation:us-west-2:AWS_ACCOUNT_ID:stack/MY_CLUSTER_NAME/*"
+            ]
+        }
+    ]
+}
+```
+`Version` : 值必须是"2012-10-17".
+`AWS_ACCOUNT_ID`: 你可以从命令行中获取:
+
+```
+aws sts get-caller-identity --output text --query Account
+```
+
+`MY_CLUSTER_NAME`: 选择一个你喜欢的MY_CLUSTER_NAME，稍后会用到。
+请注意，堆栈名称必须是正则表达式：[a-zA-Z][-a-zA-Z0-9*]*， 在名称中不能有"_"或者"-"，否则kube-aws在下面步骤中会抛出异常
+
+#### 外部DNS名称
+
+当集群被创建后，基于DNS名称控制器将会暴露安全的TLS API.
+
+DNS名称含有CNAME指向到集群DNS名称或者记录指向集群的IP地址。
+
+我们稍后会用到DNS名称，如果没有DNS名称的话，你可以选择一个（比如：`paddle`）还可以修改`/etc/hosts`用本机的DNS名称和集群IP关联。还可以在AWS上增加一个名称服务来关联paddle集群IP，稍后步骤中会查找集群IP.
+
+#### S3 bucket
+
+在启动kubernetes集群前需要创建一个S3 bucket
+
+在AWS上创建s3 bucket会有许多的bugs，所以使用[s3 console](https://console.aws.amazon.com/s3/home?region=us-west-2)。
+
+链接到 `Create Bucket`，确保在us-west-2 (Oregon)上创建一个唯一的BUCKET_NAME。
+
+#### 初始化assets
+
+在本机创建一个目录用来存放产生的assets:
+
+```
+$ mkdir my-cluster
+$ cd my-cluster
+```
+
+利用KMS Arn、秘钥对名称和前一步产生的DNS名称来初始化集群的CloudFormation栈:
+
+```
+kube-aws init \
+--cluster-name=MY_CLUSTER_NAME \
+--external-dns-name=MY_EXTERNAL_DNS_NAME \
+--region=us-west-2 \
+--availability-zone=us-west-2a \
+--key-name=KEY_PAIR_NAME \
+--kms-key-arn="arn:aws:kms:us-west-2:xxxxxxxxxx:key/xxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
+```
+
+`MY_CLUSTER_NAME`: the one you picked in [KMS key](#kms-key)
+
+`MY_EXTERNAL_DNS_NAME`: see [External DNS name](#external-dns-name)
+
+`KEY_PAIR_NAME`: see [EC2 key pair](#ec2-key-pair)
+
+`--kms-key-arn`: the "Arn" in [KMS key](#kms-key)
+
+这里的`us-west-2a`用于参数`--availability-zone`，但必须在AWS账户的有效可用区中
+
+如果不能切换到其他的有效可用区（e.g., `us-west-2a`, or `us-west-2b`），请检查`us-west-2a`是支持`aws ec2 --region us-west-2 describe-availability-zones`。
+
+现在在asset目录中就有了集群的主配置文件cluster.yaml。
+
+默认情况下kube-aws会创建一个工作节点，修改`cluster.yaml`让`workerCount`从1个节点变成3个节点.
+
+#### 呈现asset目录内容
+
+在这个简单的例子中，你可以使用kuber-aws生成TLS身份和证书
+
+```
+kube-aws render credentials --generate-ca
+```
+
+下一步在asset目录中生成一组集群assets.
+
+```
+kube-aws render stack
+```
+asserts(模板和凭证)用于创建、更新和当前目录被创建的kubernetes集群相关联
+
+### 启动kubernetes集群
+
+#### 创建一个在CloudFormation模板上定义好的实例
+
+现在让我们创建集群（在命令行中选择任意的 `PREFIX`）
+
+```
+kube-aws up --s3-uri s3://BUCKET_NAME/PREFIX
+```
+
+`BUCKET_NAME`: t在[S3 bucket](#s3-bucket)上使用的bucket名称
+
+
+#### 配置DNS
+
+你可以执行命令 `kube-aws status`来查看创建后集群的API.
+
+```
+$ kube-aws status
+Cluster Name:		paddle-cluster
+Controller DNS Name:	paddle-cl-ElbAPISe-EEOI3EZPR86C-531251350.us-west-2.elb.amazonaws.com
+```
+如果你用DNS名称，在ip上设置任何记录或是安装CNAME点到`Controller DNS Name` (`paddle-cl-ElbAPISe-EEOI3EZPR86C-531251350.us-west-2.elb.amazonaws.com`)
+
+##### 查询IP地址
+
+用命令`dig`去检查负载均衡器的域名来获取ip地址.
+
+```
+$ dig paddle-cl-ElbAPISe-EEOI3EZPR86C-531251350.us-west-2.elb.amazonaws.com
+
+;; QUESTION SECTION:
+;paddle-cl-ElbAPISe-EEOI3EZPR86C-531251350.us-west-2.elb.amazonaws.com. IN A
+
+;; ANSWER SECTION:
+paddle-cl-ElbAPISe-EEOI3EZPR86C-531251350.us-west-2.elb.amazonaws.com. 59 IN A 54.241.164.52
+paddle-cl-ElbAPISe-EEOI3EZPR86C-531251350.us-west-2.elb.amazonaws.com. 59 IN A 54.67.102.112
+```
+
+在上面的例子中，`54.241.164.52`, `54.67.102.112`这两个ip都将是工作状态
+
+*如果你有DNS名称*，设置记录到ip上，然后你可以跳过“Access the cluster”这一步
+
+*如果没有自己的DNS名称*
+
+编辑/etc/hosts文件用DNS关联IP
+
+##### 更新本地的DNS关联
+编辑`/etc/hosts`文件用DNS关联IP
+##### 在VPC上添加route53私有名称服务
+ - 打开[Route53 Console](https://console.aws.amazon.com/route53/home)
+ - 根据配置创建域名zone
+   - domain名称为: "paddle"
+   - Type: "Private hosted zone for amazon VPC"
+   - VPC ID: `<Your VPC ID>`
+
+   ![route53 zone setting](src/route53_create_zone.png)
+ - 添加记录
+    - 点击zone中刚创建的“paddle”
+    - 点击按钮“Create record set”
+        - Name : leave blank
+        - type: "A"
+        - Value: `<kube-controller ec2 private ip>`
+
+        ![route53 create recordset](src/route53_create_recordset.png)
+ - 检查名称服务
+    - 连接通过kube-aws via ssh创建的任何实例
+    - 运行命令"host paddle"，看看是否ip为返回的kube-controller的私有IP
+
+#### 进入集群
+
+集群运行后如下命令会看到:
+
+```
+$ kubectl --kubeconfig=kubeconfig get nodes
+NAME                                       STATUS    AGE
+ip-10-0-0-134.us-west-2.compute.internal   Ready     6m
+ip-10-0-0-238.us-west-2.compute.internal   Ready     6m
+ip-10-0-0-50.us-west-2.compute.internal    Ready     6m
+ip-10-0-0-55.us-west-2.compute.internal    Ready     6m
+```
+
+
+### 集群安装弹性文件系统
+
+训练数据存放在AWS上的EFS分布式文件系统中.
+
+1. 在[security group console](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/ec2/v2/home?region=us-west-2#SecurityGroups:sort=groupId)为EFS创建一个安全组
+  1. 可以看到`paddle-cluster-sg-worker` (在sg-055ee37d镜像中)安全组id
+  <center>![](src/worker_security_group.png)</center>
+
+  2. 增加安全组`paddle-efs` ，以`paddle-cluster-sg-worker`的group id作为用户源和`ALL TCP`入栈规则。增加vpc `paddle-cluster-vpc`, 确保可用区是在[Initialize Assets](#initialize-assets)的时候用到的那一个.
+  <center>![](src/add_security_group.png)</center>
+
+2. 利用`paddle-cluster-vpc`私有网络在[EFS console](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/efs/home?region=us-west-2#/wizard/1) 中创建弹性文件系统, 确定子网为`paddle-cluster-Subnet0`和安全区为`paddle-efs`.
+<center>![](src/create_efs.png)</center>
+
+
+### 开始在AWS上进行paddlepaddle的训练
+
+#### 配置kubernetes卷指向EFS
+
+首先需要创建一个持久卷[PersistentVolume](https://kubernetes.io/docs/user-guide/persistent-volumes/) 到EFS上
+
+用 `pv.yaml`形式来保存
+```
+apiVersion: v1
+kind: PersistentVolume
+metadata:
+  name: efsvol
+spec:
+  capacity:
+    storage: 100Gi
+  accessModes:
+    - ReadWriteMany
+  nfs:
+    server: EFS_DNS_NAME
+    path: "/"
+```
+
+`EFS_DNS_NAME`: DNS名称最好能描述我们创建的`paddle-efs`，看起来像`fs-2cbf7385.efs.us-west-2.amazonaws.com`
+
+运行下面的命令来创建持久卷:
+```
+kubectl --kubeconfig=kubeconfig create -f pv.yaml
+```
+下一步创建 [PersistentVolumeClaim](https://kubernetes.io/docs/user-guide/persistent-volumes/)来声明持久卷
+
+用`pvc.yaml`来保存.
+```
+kind: PersistentVolumeClaim
+apiVersion: v1
+metadata:
+  name: efsvol
+spec:
+  accessModes:
+    - ReadWriteMany
+  resources:
+    requests:
+      storage: 50Gi
+```
+
+行下面命令来创建持久卷声明:
+```
+kubectl --kubeconfig=kubeconfig create -f pvc.yaml
+```
+
+#### 准备训练数据
+
+启动kubernetes job在我们创建的持久层上进行下载、保存并均匀拆分训练数据为3份.
+
+用`paddle-data-job.yaml`保存
+```
+apiVersion: batch/v1
+kind: Job
+metadata:
+  name: paddle-data
+spec:
+  template:
+    metadata:
+      name: pi
+    spec:
+      containers:
+      - name: paddle-data
+        image: paddlepaddle/paddle-tutorial:k8s_data
+        imagePullPolicy: Always
+        volumeMounts:
+        - mountPath: "/efs"
+          name: efs
+        env:
+        - name: OUT_DIR
+          value: /efs/paddle-cluster-job
+        - name: SPLIT_COUNT
+          value: "3"
+      volumes:
+        - name: efs
+          persistentVolumeClaim:
+            claimName: efsvol
+      restartPolicy: Never
+```
+
+运行下面的命令来启动任务:
+```
+kubectl --kubeconfig=kubeconfig create -f paddle-data-job.yaml
+```
+任务运行大概需要7分钟，可以使用下面命令查看任务状态，直到`paddle-data`任务的`SUCCESSFUL`状态为`1`时成功，这里here有怎样创建镜像的源码
+```
+$ kubectl --kubeconfig=kubeconfig get jobs
+NAME          DESIRED   SUCCESSFUL   AGE
+paddle-data   1         1            6m
+```
+数据准备完成后的结果是以镜像`paddlepaddle/paddle-tutorial:k8s_data`存放，可以点击这里[here](src/k8s_data/README.md)查看如何创建docker镜像源码
+
+#### 开始训练
+
+现在可以开始运行paddle的训练任务，用`paddle-cluster-job.yaml`进行保存
+```
+apiVersion: batch/v1
+kind: Job
+metadata:
+  name: paddle-cluster-job
+spec:
+  parallelism: 3
+  completions: 3
+  template:
+    metadata:
+      name: paddle-cluster-job
+    spec:
+      volumes:
+      - name: efs
+        persistentVolumeClaim:
+          claimName: efsvol
+      containers:
+      - name: trainer
+        image: paddlepaddle/paddle-tutorial:k8s_train
+        command: ["bin/bash",  "-c", "/root/start.sh"]
+        env:
+        - name: JOB_NAME
+          value: paddle-cluster-job
+        - name: JOB_PATH
+          value: /home/jobpath
+        - name: JOB_NAMESPACE
+          value: default
+        - name: TRAIN_CONFIG_DIR
+          value: quick_start
+        - name: CONF_PADDLE_NIC
+          value: eth0
+        - name: CONF_PADDLE_PORT
+          value: "7164"
+        - name: CONF_PADDLE_PORTS_NUM
+          value: "2"
+        - name: CONF_PADDLE_PORTS_NUM_SPARSE
+          value: "2"
+        - name: CONF_PADDLE_GRADIENT_NUM
+          value: "3"
+        - name: TRAINER_COUNT
+          value: "3"
+        volumeMounts:
+        - mountPath: "/home/jobpath"
+          name: efs
+        ports:
+        - name: jobport0
+          hostPort: 7164
+          containerPort: 7164
+        - name: jobport1
+          hostPort: 7165
+          containerPort: 7165
+        - name: jobport2
+          hostPort: 7166
+          containerPort: 7166
+        - name: jobport3
+          hostPort: 7167
+          containerPort: 7167
+      restartPolicy: Never
+```
+
+`parallelism: 3, completions: 3` 意思是这个任务会同时开启3个paddlepaddle的pod，当pod启动后3个任务将被完成。
+
+`env` 参数代表容器的环境变量，在这里指定paddlepaddle的参数.
+
+`ports` 指定TCP端口7164 - 7167和`pserver`进行连接，port从`CONF_PADDLE_PORT`(7164)到`CONF_PADDLE_PORT + CONF_PADDLE_PORTS_NUM + CONF_PADDLE_PORTS_NUM_SPARSE - 1`(7167)。我们使用多个端口密集和稀疏参数的更新来提高延迟
+
+运行下面命令来启动任务.
+```
+kubectl --kubeconfig=kubeconfig create -f paddle-claster-job.yaml
+```
+
+检查pods信息
+
+```
+$ kubectl --kubeconfig=kubeconfig get pods
+NAME                       READY     STATUS    RESTARTS   AGE
+paddle-cluster-job-cm469   1/1       Running   0          9m
+paddle-cluster-job-fnt03   1/1       Running   0          9m
+paddle-cluster-job-jx4xr   1/1       Running   0          9m
+```
+
+检查指定pod的控制台输出
+```
+kubectl --kubeconfig=kubeconfig log -f POD_NAME
+```
+
+`POD_NAME`: 任何一个pod的名称 (e.g., `paddle-cluster-job-cm469`).
+
+运行`kubectl --kubeconfig=kubeconfig describe job paddle-cluster-job`来检查训练任务的状态，将会在大约20分钟完成
+
+`pserver`和`trainer`的细节都隐藏在docker镜像`paddlepaddle/paddle-tutorial:k8s_train`中，这里[here](src/k8s_train/README.md) 有创建docker镜像的源码.
+
+#### 检查训练输出
+
+训练输出（模型快照和日志）将被保存在EFS上。我们可以用ssh登录到EC2的工作节点上，查看mount过的EFS和训练输出.
+
+1. ssh登录EC2工作节点
+```
+chmod 400 key-name.pem
+ssh -i key-name.pem core@INSTANCE_IP
+```
+
+`INSTANCE_IP`: EC2上kubernetes工作节点的公共IP地址，进入[EC2 console](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/ec2/v2/home?region=us-west-2#Instances:sort=instanceId) 中检查任何`paddle-cluster-kube-aws-worker`实例的 `public IP`
+
+2. 挂载EFS
+```
+mkdir efs
+sudo mount -t nfs4 -o nfsvers=4.1,rsize=1048576,wsize=1048576,hard,timeo=600,retrans=2 EFS_DNS_NAME:/ efs
+```
+
+`EFS_DNS_NAME`: DNS名称最好能描述我们创建的`paddle-efs`，看起来像`fs-2cbf7385.efs.us-west-2.amazonaws.com`.
+
+文件夹`efs`上有这结构相似的node信息:
+```
+-- paddle-cluster-job
+    |-- ...
+    |-- output
+    |   |-- node_0
+    |   |   |-- server.log
+    |   |   `-- train.log
+    |   |-- node_1
+    |   |   |-- server.log
+    |   |   `-- train.log
+    |   |-- node_2
+    |   |   |-- server.log
+    |   |   `-- train.log
+    |   |-- pass-00000
+    |   |   |-- ___fc_layer_0__.w0
+    |   |   |-- ___fc_layer_0__.wbias
+    |   |   |-- done
+    |   |   |-- path.txt
+    |   |   `-- trainer_config.lr.py
+	|   |-- pass-00001...
+```
+`server.log` 是`pserver`的log日志，`train.log`是`trainer`的log日志，模型快照和描述存放在`pass-0000*`.
+
+### kubernetes集群卸载或删除
+
+#### 删除EFS
+
+到[EFS Console](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/efs/home?region=us-west-2) 中删除创建的EFS卷
+
+#### 删除安全组
+
+去[Security Group Console](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/ec2/v2/home?region=us-west-2#SecurityGroups:sort=groupId) 删除安全组`paddle-efs`.
+
+#### 删除S3 bucket
+
+进入 [S3 Console](https://console.aws.amazon.com/s3/home?region=us-west-2#)删除S3 bucket
+
+#### 销毁集群
+
+```
+kube-aws destroy
+```
+
+命令会立刻返回，但需要大约5分钟来销毁集群
+
+可以进入 [CludFormation Console](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/cloudformation/home?region=us-west-2#/stacks?filter=active)检查销毁的过程。