MLflowの展開
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このセクションでは、KubernetesクラスタにMLflowを導入するために完了する必要があるタスクについて説明します。
MLflowはKubernetes以外のプラットフォームに導入することも可能です。Kubernetes以外のプラットフォームへのMLflowの導入は、このソリューションの範囲外です。 |
前提条件
このセクションで説明する導入の演習を行う前に、次の作業をすでに実行していることを前提としています。
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Kubernetes クラスタをすでに使用している。
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KubernetesクラスタにNetApp Tridentをインストールして設定しておく必要があります。Tridentの詳細については、を参照して"Trident のドキュメント"ください。
Helm をインストールします
MLflowは、Kubernetesで人気のあるパッケージマネージャであるHelmを使用して導入されます。MLflowを導入する前に、Kubernetes制御ノードにHelmをインストールする必要があります。Helmをインストールするには、公式のHelmドキュメントのを実行し "インストール手順" ます。
デフォルトの Kubernetes StorageClass を設定します
MLflowを導入する前に、Kubernetesクラスタ内でデフォルトのStorageClassを指定する必要があります。クラスタ内でデフォルトのストレージクラスを指定するには、の手順に従ってください "Kubeflow の導入" 。クラスタ内ですでにデフォルトの StorageClass を指定している場合は、この手順を省略できます。
MLflowの展開
前提条件が満たされたら、Helmチャートを使用してMLflowの導入を開始できます。
MLflow Helmチャート展開を設定します。
Helmチャートを使用してMLflowを導入する前に、NetApp Tridentストレージクラスを使用するように導入を構成し、* config.yaml *ファイルを使用して他のパラメータをニーズに合わせて変更できます。config.yaml*ファイルの例は、次の場所にあります。 https://github.com/bitnami/charts/blob/main/bitnami/mlflow/values.yaml
Trident storageClassは、config.yamlファイルの* global.defaultStorageClass*パラメータで設定できます(例:storageClass:"ONTAP-FlexVol")。 |
Helmチャートのインストール
次のコマンドを使用して、HelmチャートをMLflow用のカスタム* config.yaml *ファイルとともにインストールできます。
helm install oci://registry-1.docker.io/bitnamicharts/mlflow -f config.yaml --generate-name --namespace jupyterhub
このコマンドは、提供されている* config.yaml *ファイルを使用して、カスタム構成内のKubernetesクラスタにMLflowをデプロイします。MLflowは指定された名前空間にデプロイされ、リリースのためにKubernetes経由でランダムなリリース名が与えられます。 |
展開を確認
Helmチャートの導入が完了したら、次のコマンドを使用してサービスにアクセスできるかどうかを確認できます。
kubectl get service -n jupyterhub
*jupyterhub*を、導入時に使用した名前空間に置き換えます。 |
次のサービスが表示されます。
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
mlflow-1719843029-minio ClusterIP 10.233.22.4 <none> 80/TCP,9001/TCP 25d
mlflow-1719843029-postgresql ClusterIP 10.233.5.141 <none> 5432/TCP 25d
mlflow-1719843029-postgresql-hl ClusterIP None <none> 5432/TCP 25d
mlflow-1719843029-tracking NodePort 10.233.2.158 <none> 30002:30002/TCP 25d
config.yamlファイルを編集し、NodePortサービスを使用してポート30002のMLflowにアクセスしました。 |
アクセスMLflow
MLflowに関連するすべてのサービスが起動して実行されたら、指定したNodePortまたはLoadBalancer IPアドレス(例:)を使用してMLflowにアクセスできます http://10.61.181.109:30002
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