Kubeflow Pipelines SDK를 사용하여 AI Platform 파이프라인에 연결

Kubeflow Pipelines SDK를 사용하여 다음과 같은 AI Platform Pipelines 클러스터의 활동을 관리하고 자동화할 수 있습니다.

  • AI Platform Pipelines 클러스터로 파이프라인 로드
  • 파이프라인 실행
  • 파이프라인 및 실행에 대한 정보 검색

이 가이드는 Kubeflow Pipelines SDK를 사용하여 AI Platform Pipelines 클러스터에 연결하는 방법을 설명합니다.

시작하기 전에

Kubeflow Pipelines SDK를 사용하여 클러스터에 연결하려면 먼저 AI Platform Pipelines 클러스터를 설정하고 Kubeflow Pipelines SDK를 설치한 후 AI Platform 파이프라인에 액세스할 수 있는 충분한 권한이 있는지 확인해야 합니다.

  1. AI Platform Pipelines 클러스터 설정 가이드를 따르세요.

  2. Kubeflow Pipelines SDK를 설치하거나 버전 0.5.2, 1.0.4 이상으로 업그레이드합니다.

  3. Kubeflow Pipelines SDK를 사용하여 AI Platform 파이프라인 클러스터에 액세스하려면 Google Kubernetes Engine 클러스터의 서비스 계정에 대한 서비스 계정 사용자 역할이 있어야 합니다.

    사용자에게 AI Platform 파이프라인에 대한 액세스 권한을 부여하는 방법 자세히 알아보기

Kubeflow Pipelines SDK를 사용하여 AI Platform Pipelines 클러스터에 연결

다음 안내에 따라 Kubeflow Pipelines SDK를 사용하여 AI Platform 파이프라인 클러스터에 연결합니다.

  1. Google Cloud Console에서 AI Platform 파이프라인을 엽니다.

    AI Platform Pipelines로 이동

  2. Kubeflow Pipelines 클러스터에 대해 파이프라인 대시보드 열기를 클릭합니다. Kubeflow Pipelines 사용자 인터페이스가 새 탭으로 열립니다.

  3. Kubeflow Pipelines 대시보드의 URL에서 호스트 이름과 URL 스킴을 찾습니다. 호스트 이름과 스킴은 URL 시작과 /#/start 사이의 URL 부분입니다. 호스트 이름 및 스킴은 https://*.pipelines.googleusercontent.com 패턴과 일치해야 합니다.

  4. Kubeflow Pipelines SDK를 사용하여 Jupyter 메모장 또는 Python 클라이언트에서 AI Platform 파이프라인 클러스터에 연결합니다.

    import kfp
client = kfp.Client(host='https://example.com')

    https://example.com을 클러스터의 호스트 이름 및 스킴으로 바꿉니다.

  5. 이제 Kubeflow Pipelines SDK를 사용하여 클러스터와 상호작용할 수 있습니다. 예를 들어 다음 명령어는 클러스터의 파이프라인을 나열합니다.

    client.list_pipelines()

다음 단계