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NetApp artificial intelligence solutions
본 한국어 번역은 사용자 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다. 영어 버전과 한국어 버전이 서로 어긋나는 경우에는 언제나 영어 버전이 우선합니다.

MLflow 배포

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이 섹션에서는 Kubernetes 클러스터에 MLflow를 배포하기 위해 완료해야 하는 작업에 대해 설명합니다.

참고 Kubernetes 외의 플랫폼에도 MLflow를 배포하는 것이 가능합니다. Kubernetes 이외의 플랫폼에 MLflow를 배포하는 것은 이 솔루션의 범위를 벗어납니다.

필수 조건

이 섹션에 설명된 배포 연습을 수행하기 전에 다음 작업을 이미 수행했다고 가정합니다.

  1. 이미 작동하는 Kubernetes 클러스터가 있습니다.

  2. Kubernetes 클러스터에 NetApp Trident 이미 설치하고 구성했습니다. Trident 에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요."Trident 문서" .

Helm 설치

MLflow는 Kubernetes의 인기 있는 패키지 관리자인 Helm을 사용하여 배포됩니다. MLflow를 배포하기 전에 Kubernetes 제어 노드에 Helm을 설치해야 합니다. Helm을 설치하려면 다음을 따르세요. "설치 지침" 공식 Helm 문서에서.

기본 Kubernetes StorageClass 설정

MLflow를 배포하기 전에 Kubernetes 클러스터 내에서 기본 StorageClass를 지정해야 합니다. 클러스터 내에서 기본 StorageClass를 지정하려면 다음 지침을 따르세요."Kubeflow 배포" 부분. 클러스터 내에서 기본 StorageClass를 이미 지정한 경우 이 단계를 건너뛸 수 있습니다.

MLflow 배포

필수 조건을 충족하면 Helm 차트를 사용하여 MLflow 배포를 시작할 수 있습니다.

MLflow Helm 차트 배포를 구성합니다.

Helm 차트를 사용하여 MLflow를 배포하기 전에 config.yaml 파일을 사용하여 NetApp Trident Storage Class를 사용하도록 배포를 구성하고 다른 매개변수를 요구 사항에 맞게 변경할 수 있습니다. config.yaml 파일의 예는 다음에서 찾을 수 있습니다. https://github.com/bitnami/charts/blob/main/bitnami/mlflow/values.yaml

참고 config.yaml 파일의 global.defaultStorageClass 매개변수에서 Trident storageClass를 설정할 수 있습니다(예: storageClass: "ontap-flexvol").

Helm 차트 설치

다음 명령을 사용하여 MLflow용 사용자 정의 config.yaml 파일로 Helm 차트를 설치할 수 있습니다.

helm install oci://registry-1.docker.io/bitnamicharts/mlflow -f config.yaml --generate-name --namespace jupyterhub
참고 이 명령은 제공된 config.yaml 파일을 통해 사용자 정의 구성으로 Kubernetes 클러스터에 MLflow를 배포합니다. MLflow는 지정된 네임스페이스에 배포되고, 릴리스에 대한 무작위 릴리스 이름은 Kubernetes를 통해 제공됩니다.

배포 확인

Helm 차트 배포가 완료되면 다음을 사용하여 서비스에 액세스할 수 있는지 확인할 수 있습니다.

kubectl get service -n jupyterhub
참고 *jupyterhub*를 배포 중에 사용한 네임스페이스로 바꾸세요.

다음 서비스가 표시되어야 합니다.

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
참고 MLflow에 포트 30002로 접근하기 위해 NodePort 서비스를 사용하도록 config.yaml 파일을 편집했습니다.

MLflow에 접속하세요

MLflow와 관련된 모든 서비스가 실행되면 지정된 NodePort 또는 LoadBalancer IP 주소(예: http://10.61.181.109:30002 )