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为了满足 GPT-3、CLIP 和 DALL+ 等大型模型的需要，以及类似于神经语言模型的缩放定律的快速小规模迭代研究，OpenAI 将基础设施 k8s 集群扩展到 7500 各节点。

据其描述，对于大型机器学习作业来说，一个节点通常由单个 pod 占据，并且 OpenAI 部署的集群具有二等分带宽，因此尽管其有许多节点，但是调度程序的压力相对较低，仅在一项新任务一次性创建数百个 pod 时会有调度压力。

除此之外，OpenAI 还详细说明了其在扩展 k8s 集群时的重要工作内容，比如通过改用基于别名的 IP 寻址来解决大量节点的联网问题，在专用节点上部署 etcd 和 API 服务器以分散负载，定位使用 Prometheus 和 Grafana 收集指标时的 OOM 问题，设计对集群的健康检查，以及在团队中合理分配集群资源等。

不过，OpenAI 也指出，在扩展 k8s 集群时，目前仍有一些问题要解决，比如大规模时 Prometheus 的内置 TSDB 存储引擎压缩速度过慢，并且需要很长的时间才能重新启动 WAL(写入预录)，以及扩展集群时，由于每个 pod 都会被计算为需要一定带宽而带来的网络带宽压力。然而，尽管还有很多地方需要改进，但 k8s 凭借其出色的扩展能力，仍然能满足其研究需求。

本文转自OSCHINA

本文标题：OpenAI 将 k8s 扩展至 7500 个节点以支持机器学习

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作者：御坂弟弟_开源中国原文链接：https://www.oschina.net/news/127949/openai-scale-k8s-7500

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最近不断优化虚拟资源系统，很少查看各大星球内容，这两天发现都在讨论一个国外的网站，OpenAI ，英语老师死得早，不知道是干啥，百度搜索下，发现大家对这个网站的评价很高。

特别是最近上线一个新功能，chatGPT，话说这个功能很牛逼，天花板级别的，苦于不懂英语，进去也看不懂，国人很多都想去体验下，也想去玩玩，好不容易进入官网，真的看不懂。

不过想要进去，首先得会上网，懂就懂了，其次是还需要账号，账号注册需要国外电话才能注册，这个事情难倒不少人，所以就出现一门生意，倒卖OpenAI账号，目前在淘宝代注册，最高是99元，其实网上有很多现成的，但是还是有很多人不知道。

别人不知道，你知道，就是信息差，有人淘宝上架这个产品，刚上架短时间就搞100单，妥妥的是日赚千元，随着这个软件的爆火，国内的需求会越来越大，那么注册是大家遇到的门槛。

网上对这个网站的评价不是一般的高，有人说这网站上线，程序员很多会失业，具体怎么玩我也不知道，我确实看不懂，我收集网上信息，其实找到注册的方法，只需要成本一元多就能注册。

首先打开注册网站：OpenAI API ?

解决上网问题，IP必须为国外的，你懂的。不要用google账号直接登录，用邮箱注册账号，通过国外电话号代收验证码平台，收取验证码，注册，这样就能快速的注册，这个网站可以获得国外验证码，懂就去测试下。

注册时候选择印度或巴西电话号，如果用印度电话，只需要充值 0.17 美元（合1.2元），就足够一次验证码的费用，这样就可以快速注册一个账号，目前淘宝售价是14元，相信一些其他渠道估计价格很高，咸鱼上面也有销售，价格比较低。

其实这个没有多少难度，就是掌握信息差，快速注册，卖给需求的人，会注册后，需要找到对这个网站有需求的人，可以发布文章，视频到各大平台，引流有需求的用户，比如知乎上关于OpenAI相关的文章，下面的评论都是咨询如何注册的。

还有就是注册账号拦截，我看了，大部分账号都是今天注册的，目前公众号关键词也被注册，有人也开始搞这个事情，目前可以注册的关键词是openai ，chatGPT，你搜索下就懂了，如果在微信上还可以卖到高价，不是人人都去淘宝咸鱼搜索，甚至你还可以搞倒卖生意，其他地方接单，咸鱼搞定账号，赚差价。

很多时候，掌握信息就是钱，这个网站能搞的事情也比较多，有兴趣可以多多研究下，应该会发现更多的商机。

OpenAI搜索过渡教程

opensearch开放搜索

自从发布搜索端点以来，我们开发了新方法来为此任务取得更好的结果。因此，我们将从我们的文档中删除搜索端点，并在 2022 年 12 月 3 日取消所有组织对此端点的访问权限。6 月 3 日之后创建的新帐户将无法访问此端点。

我们强烈鼓励开发人员改用更新的技术，以产生更好的结果，如下所述。

此处也概述了此选项。

我们相信，通过将底层搜索系统移动到使用基于向量的嵌入搜索，大多数用例将得到更好的服务。主要原因是我们当前的系统使用二元组过滤器来缩小候选范围，而我们的嵌入系统具有更多的上下文感知。此外，一般来说，从长远来看，使用嵌入的成本会大大降低。如果您对此不熟悉，可以访问我们的嵌入指南了解更多信息。

如果您有更大的数据集（>10,000 个文档），请考虑使用 Pinecone 或 Weaviate 等矢量搜索引擎来支持该搜索。

当前的 openai.Search.create 和 openai.Engine.search 代码可以用这个片段替换（注意这只适用于非 Codex 引擎，因为它们使用不同的分词器。）

我们计划将此代码段移动到 openai.Search.create_legacy 下的 openai-python 存储库中。

作为快速回顾，以下是当前带有文件的搜索端点的高级步骤：

第一步：上传一个jsonl文件

在幕后，我们将用于文件搜索的新文件上传到弹性搜索。然后将 jsonl 的每一行作为文档提交。

每行都需要有一个“文本”字段和一个可选的“元数据”字段。

这些是我们索引的弹性搜索设置和映射：

弹性搜索映射：

弹性搜索分析器：

之后，我们执行了标准的 Elastic search 搜索调用，并使用 `max_rerank` 来确定要从 Elastic search 返回的文档数。

第 2 步：搜索

从步骤 1 中获得候选文档后，您只需进行标准的 openai.Search.create 或 openai.Engine.search 调用即可对候选文档进行重新排序。见文件