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設定工作環境

12/13/2023 貢獻者

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將「Notebook」（筆記型電腦）的「set_env-example.ipynb」複製為「set_env.ipynb」。開啟並編輯「set_env.ipynb」。此筆記型電腦可設定認證資料、檔案位置及執行驅動程式的變數。

如果您依照上述指示進行、下列步驟是您唯一要做的變更：

從Iguazio服務儀表板取得此值：「Docker_registry」

範例：「Docker-registry.default-tenant.app.clusterq.iguaziodev.com:80`
將「admin」變更為您的Iguazio使用者名稱：

「IGZ_container路徑='/user/admin'」

以下ONTAP 是有關「系統連線」的詳細資料。包括安裝Trident時所產生的Volume名稱。下列設定適用於內部部署ONTAP 的內部部署的叢集：
```
ontapClusterMgmtHostname = '0.0.0.0'
ontapClusterAdminUsername = 'USER'
ontapClusterAdminPassword = 'PASSWORD'
sourceVolumeName = 'SOURCE VOLUME'
```
下列設定適用於Cloud Volumes ONTAP 下列項目：

MANAGER=ontapClusterMgmtHostname
svm='svm'
email='email'
password=ontapClusterAdminPassword
weid="weid"
volume=sourceVolumeName

建立基礎Docker映像檔

Iguazio平台包含建置ML管線所需的一切。開發人員可以定義執行管線所需的Docker映像規格、以及從Jupyter Notebook建立映像。開啟筆記型電腦「create- images.ipynb」、然後執行「All」儲存格。

這款筆記型電腦會建立兩個我們在銷售管道中使用的映像。

《iguazio/NetApp》用於處理ML工作。

錯誤：缺少圖形影像

「NetApp/Pipeline」。包含處理NetApp Snapshot複本的公用程式。

錯誤：缺少圖形影像

檢閱個別的Jupyter筆記型電腦

下表列出我們用來建置此工作的程式庫和架構。所有這些元件都已與Iguazio的角色型存取與安全控制功能完全整合。

程式庫/架構	說明
MLRun	由Iguazio管理、可讓您組裝、執行及監控ML/AI傳輸途徑。
Nuclio	與Iguazio整合的無伺服器功能架構。也可作為由Iguazio管理的開放原始碼專案。
Kubeflow	以Kubernetes為基礎的架構、用於部署管線。這也是Iguazio所貢獻的開放原始碼專案。它與Iguazio整合、可提升安全性、並與其他基礎架構整合。
Docker	Docker登錄是以服務形式在Iguazio平台上執行。您也可以變更此設定以連線至登錄。
NetApp Cloud Volumes	在AWS上執行的Cloud Volumes可讓我們存取大量資料、並可將Snapshot複本複製到訓練所用的資料集版本。
Trident	Trident是由NetApp管理的開放原始碼專案。它有助於整合Kubernetes的儲存與運算資源。

程式庫/架構

說明

MLRun

由Iguazio管理、可讓您組裝、執行及監控ML/AI傳輸途徑。

Nuclio

與Iguazio整合的無伺服器功能架構。也可作為由Iguazio管理的開放原始碼專案。

Kubeflow

以Kubernetes為基礎的架構、用於部署管線。這也是Iguazio所貢獻的開放原始碼專案。它與Iguazio整合、可提升安全性、並與其他基礎架構整合。

Docker

Docker登錄是以服務形式在Iguazio平台上執行。您也可以變更此設定以連線至登錄。

NetApp Cloud Volumes

在AWS上執行的Cloud Volumes可讓我們存取大量資料、並可將Snapshot複本複製到訓練所用的資料集版本。

Trident

Trident是由NetApp管理的開放原始碼專案。它有助於整合Kubernetes的儲存與運算資源。

我們使用數個筆記型電腦來建構ML管線。每一部筆記型電腦都能在整合到銷售管道之前進行個別測試。我們會依照此示範應用程式的部署流程、分別說明每一部筆記型電腦。

所需的結果是一條管道、會根據資料的Snapshot複本來訓練模型、並部署模型以供參考。下圖顯示完整MLRun管線的區塊圖。

錯誤：缺少圖形影像

部署資料產生功能

本節說明我們如何使用Nuclio無伺服器功能來產生網路裝置資料。使用案例可從部署管線的Iguazio用戶端進行調整、並使用Iguazio服務來監控和預測網路裝置故障。

我們模擬來自網路裝置的資料。執行Jupyter筆記型電腦「data- gener.ipynb」可建立無伺服器功能、每10分鐘執行一次、並產生含有新資料的Parquet檔案。若要部署此功能、請執行此筆記型電腦中的所有儲存格。請參閱 "Nuclio網站" 檢閱此筆記型電腦中任何不熟悉的元件。

產生函數時會忽略具有下列註解的儲存格。筆記型電腦中的每個儲存格都會被視為功能的一部分。匯入Nuclio模組以啟用「%nuclio fic」。

# nuclio: ignore
import nuclio

在該函數的規格中、我們定義了執行該函數的環境、觸發方式、以及它所耗用的資源。

spec = nuclio.ConfigSpec(config={"spec.triggers.inference.kind":"cron",
                                "spec.triggers.inference.attributes.interval" :"10m",
                                "spec.readinessTimeoutSeconds" : 60,
                                "spec.minReplicas" : 1},……

初始化功能時、Nuclio架構會叫用「init_context」功能。

def init_context(context):
    ….

當函數初始化時、會叫用任何不在函數中的程式碼。當您叫用它時、會執行處理常式功能。您可以變更處理常式的名稱、並在函數規格中加以指定。

def handler(context, event):
            …

您可以在部署之前、先從筆記型電腦測試功能。

%%time
# nuclio: ignore
init_context(context)
event = nuclio.Event(body='')
output = handler(context, event)
output

此功能可從筆記型電腦部署、也可從CI/CD管道部署（修改此程式碼）。

addr = nuclio.deploy_file(name='generator',project='netops',spec=spec, tag='v1.1')

管道筆記型電腦

這些筆記型電腦不應個別執行此設定。這只是對每個筆記型電腦的審查。我們將它們視為管道的一部分。若要個別執行、請檢閱MLRun文件、以Kubernetes工作的形式執行。

Snap_CV.ipynb

此筆記型電腦會在管線開始時處理Cloud Volume Snapshot複本。它會將磁碟區名稱傳遞給管線內容。此筆記型電腦會叫用Shell指令碼來處理Snapshot複本。在管線中執行時、執行內容會包含變數、以協助找出執行所需的所有檔案。撰寫此程式碼時、開發人員不必擔心執行程式碼的容器中的檔案位置。如稍後所述、此應用程式會隨其所有相依性一起部署、而且是提供執行內容的管線參數定義。

command = os.path.join(context.get_param('APP_DIR'),"snap_cv.sh")

建立的Snapshot複本位置會放置在MLRun內容中、供管線中的步驟使用。

context.log_result('snapVolumeDetails',snap_path)

接下來的三部筆記型電腦會平行執行。

資料準備：ipynb

原始指標必須轉變為功能、才能進行模型訓練。此筆記型電腦會從Snapshot目錄讀取原始指標、並將模型訓練功能寫入NetApp Volume。

在管線內容中執行時、輸入「DAAT_DIR」會包含Snapshot複本位置。

metrics_table = os.path.join(str(mlruncontext.get_input('DATA_DIR', os.getenv('DATA_DIR','/netpp'))),
                             mlruncontext.get_param('metrics_table', os.getenv('metrics_table','netops_metrics_parquet')))

描述.ipynb

為了視覺化傳入的度量、我們部署了一個管線步驟、提供可透過Kubeflow和MLRun UI取得的繪圖和圖表。每次執行都有其專屬版本的視覺化工具。

ax.set_title("features correlation")
plt.savefig(os.path.join(base_path, "plots/corr.png"))
context.log_artifact(PlotArtifact("correlation",  body=plt.gcf()), local_path="plots/corr.html")

Deploy功能.ipynb

我們持續監控指標、以尋找異常狀況。這款筆記型電腦會建立一個無伺服器功能、產生在傳入度量上執行預測所需的功能。此筆記型電腦會啟動功能的建立。功能代碼位於筆記型電腦「data- prep.ipynb」中。請注意、我們使用同一部筆記型電腦做為此目的的管道步驟。

訓練.ipynb

建立這些功能之後、我們便開始進行模型訓練。此步驟的輸出是用於推斷的模型。我們也會收集統計資料、以追蹤每次執行（實驗）。

例如、下列命令會在該實驗的內容中輸入準確度分數。此值可在Kubeflow和MLRun中看到。

context.log_result(‘accuracy’,score)

deploy推論函數.ipynb

管道的最後一步是將模型部署為無伺服器功能、以便持續推斷。此筆記型電腦會啟動建立在「nuclio-inertere-fuite.ipynb」中定義的無伺服器功能。

審查及建置管道

在管線中執行所有的筆記型電腦、可持續執行實驗、根據新的指標來重新評估模型的準確度。首先、開啟「pipe.ipynb」筆記型電腦。我們將帶您詳細瞭解NetApp與Iguazio如何簡化這項ML管線的部署。

我們使用MLRun為管線的每個步驟提供背景資料並處理資源分配。MLRun API服務在Iguazio平台上執行、是與Kubernetes資源互動的點。每個開發人員都無法直接要求資源；API會處理要求並啟用存取控制。

# MLRun API connection definition
mlconf.dbpath = 'http://mlrun-api:8080'

該管道可與NetApp Cloud Volumes和內部部署Volume搭配使用。我們打造此示範影片來使用Cloud Volumes、但您可以在程式碼中看到可在內部部署執行的選項。

# Initialize the NetApp snap fucntion once for all functions in a notebook
if [ NETAPP_CLOUD_VOLUME ]:
    snapfn = code_to_function('snap',project='NetApp',kind='job',filename="snap_cv.ipynb").apply(mount_v3io())
    snap_params = {
    "metrics_table" : metrics_table,
    "NETAPP_MOUNT_PATH" : NETAPP_MOUNT_PATH,
    'MANAGER' : MANAGER,
    'svm' : svm,
    'email': email,
    'password': password ,
    'weid': weid,
    'volume': volume,
    "APP_DIR" : APP_DIR
       }
else:
    snapfn = code_to_function('snap',project='NetApp',kind='job',filename="snapshot.ipynb").apply(mount_v3io())
….
snapfn.spec.image = docker_registry + '/netapp/pipeline:latest'
snapfn.spec.volume_mounts = [snapfn.spec.volume_mounts[0],netapp_volume_mounts]
      snapfn.spec.volumes = [ snapfn.spec.volumes[0],netapp_volumes]

將Jupyter筆記型電腦轉變成Kubeflow步驟所需的第一個行動、就是將程式碼變成功能。某項功能具備執行該筆記型電腦所需的所有規格。當您向下捲動筆記本時、您會看到我們為管道中的每個步驟定義了功能。

筆記型電腦的一部分	說明
<code_to功能>（MLRun模組的一部分）	功能名稱：專案名稱。用於組織所有專案成品。這可在MLRun UI中看到。種類。在此案例中、Kubernetes工作。這可能是dask、MPI、走勢8等等。如需詳細資訊、請參閱MLRun文件。檔案：筆記型電腦的名稱。這也可以是Git（HTTP）中的位置。
映像	我們在這個步驟中使用的Docker映像檔名稱。我們先前使用cree-image.ipynb系列筆記型電腦來建立這個應用程式。
Volume_掛載與磁碟區	執行時掛載NetApp Cloud Volume的詳細資料。

筆記型電腦的一部分

說明

<code_to功能>（MLRun模組的一部分）

功能名稱：專案名稱。用於組織所有專案成品。這可在MLRun UI中看到。種類。在此案例中、Kubernetes工作。這可能是dask、MPI、走勢8等等。如需詳細資訊、請參閱MLRun文件。檔案：筆記型電腦的名稱。這也可以是Git（HTTP）中的位置。

映像

我們在這個步驟中使用的Docker映像檔名稱。我們先前使用cree-image.ipynb系列筆記型電腦來建立這個應用程式。

Volume_掛載與磁碟區

執行時掛載NetApp Cloud Volume的詳細資料。

我們也定義步驟的參數。

params={   "FEATURES_TABLE":FEATURES_TABLE,
           "SAVE_TO" : SAVE_TO,
           "metrics_table" : metrics_table,
           'FROM_TSDB': 0,
           'PREDICTIONS_TABLE': PREDICTIONS_TABLE,
           'TRAIN_ON_LAST': '1d',
           'TRAIN_SIZE':0.7,
           'NUMBER_OF_SHARDS' : 4,
           'MODEL_FILENAME' : 'netops.v3.model.pickle',
           'APP_DIR' : APP_DIR,
           'FUNCTION_NAME' : 'netops-inference',
           'PROJECT_NAME' : 'netops',
           'NETAPP_SIM' : NETAPP_SIM,
           'NETAPP_MOUNT_PATH': NETAPP_MOUNT_PATH,
           'NETAPP_PVC_CLAIM' : NETAPP_PVC_CLAIM,
           'IGZ_CONTAINER_PATH' : IGZ_CONTAINER_PATH,
           'IGZ_MOUNT_PATH' : IGZ_MOUNT_PATH
            }

為所有步驟定義功能之後、您就可以建構管線。我們使用「kfp"模組來定義這個定義。使用MLRun與自行建置的差異在於編碼的簡化與縮短。

我們定義的功能會使用MLRun的「AS步驟」功能、變成步驟元件。

Snapshot步驟定義

啟動Snapshot功能、輸出及掛載v3io作為來源：

snap = snapfn.as_step(NewTask(handler='handler',params=snap_params),
name='NetApp_Cloud_Volume_Snapshot',outputs=['snapVolumeDetails','training_parquet_file']).apply(mount_v3io())

參數	詳細資料
新工作	newtask是函數執行的定義。
（MLRun模組）	處理常式：要叫用的Python函數名稱。我們在筆記型電腦中使用名稱處理常式、但這不是必要的。參數。傳遞給執行的參數。在程式碼中、我們使用context.Get_param（「參數」）來取得值。
AS步驟	名稱。Kubeflow管道步驟名稱。輸出。這些是步驟在完成時新增至字典的值。請參閱Snap_CV.ipynb系列筆記型電腦。mount_v3io()。這會設定執行管線之使用者要掛載/User的步驟。

參數

詳細資料

新工作

newtask是函數執行的定義。

（MLRun模組）

處理常式：要叫用的Python函數名稱。我們在筆記型電腦中使用名稱處理常式、但這不是必要的。參數。傳遞給執行的參數。在程式碼中、我們使用context.Get_param（「參數」）來取得值。

AS步驟

名稱。Kubeflow管道步驟名稱。輸出。這些是步驟在完成時新增至字典的值。請參閱Snap_CV.ipynb系列筆記型電腦。mount_v3io()。這會設定執行管線之使用者要掛載/User的步驟。

prep = data_prep.as_step(name='data-prep', handler='handler',params=params,
                          inputs = {'DATA_DIR': snap.outputs['snapVolumeDetails']} ,
                          out_path=artifacts_path).apply(mount_v3io()).after(snap)

參數	詳細資料
輸入	您可以將前一個步驟的輸出傳送到一個步驟。在這種情況下、snap.outputs [snapVolume Details]是我們在Snapshot步驟上建立的Snapshot複本名稱。
Out_path	放置使用MLRun模組log_act件產生成品的位置。

參數

詳細資料

輸入

您可以將前一個步驟的輸出傳送到一個步驟。在這種情況下、snap.outputs [snapVolume Details]是我們在Snapshot步驟上建立的Snapshot複本名稱。

Out_path

放置使用MLRun模組log_act件產生成品的位置。

您可以從上到下執行「pipele.ipynb」。然後、您可以從Iguazio儀表板前往「Pipines」（管路）索引標籤、以監控Iguazio儀表板「Pipines」（管路）索引標籤中顯示的進度。

錯誤：缺少圖形影像

由於我們在每次路跑中都記錄訓練步驟的準確度、因此每次實驗都有精準度的記錄、如訓練準確度記錄所示。

錯誤：缺少圖形影像

如果您選取Snapshot步驟、就會看到用於執行此實驗的Snapshot複本名稱。

錯誤：缺少圖形影像

所述步驟具有視覺成品、可用來探索我們使用的指標。您可以展開以檢視完整繪圖、如下圖所示。

錯誤：缺少圖形影像

MLRun API資料庫也會追蹤各專案所組織之每個執行的輸入、輸出和成品。下列影像提供每個掃描的輸入、輸出和成品範例。

錯誤：缺少圖形影像

我們會針對每項工作儲存其他詳細資料。

錯誤：缺少圖形影像

關於MLRun的資訊比本文件所涵蓋的資訊更多。所有成品（包括步驟和功能的定義）都可儲存至API資料庫、版本控制、個別或完整的專案來叫用。專案也可儲存並推送至Git供日後使用。我們鼓勵您在上深入瞭解 "MLRun GitHub網站"。

設定工作環境

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建立基礎Docker映像檔

檢閱個別的Jupyter筆記型電腦

部署資料產生功能

管道筆記型電腦

Snap_CV.ipynb

資料準備：ipynb

描述.ipynb

Deploy功能.ipynb

訓練.ipynb

deploy推論函數.ipynb

審查及建置管道

Snapshot步驟定義