Configura una pipeline ML utilizzando AI Platform Pipelines

Questa guida rapida fornisce una breve introduzione ad AI Platform Pipelines. In questa guida installerai Kubeflow Pipelines con TensorFlow Extended su un nuovo cluster Google Kubernetes Engine (GKE), quindi eseguirai una pipeline di esempio.

Questo argomento è rivolto agli utenti che non hanno mai utilizzato AI Platform Pipelines.

Prima di iniziare

Prima di seguire questa guida, verifica che il tuo progetto Google Cloud sia configurato correttamente e di disporre di autorizzazioni sufficienti per eseguire il deployment di AI Platform Pipelines.

  1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

  2. Nella pagina del selettore di progetti della console Google Cloud, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

    Vai al selettore progetti

  3. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  4. Nella pagina del selettore di progetti della console Google Cloud, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

    Vai al selettore progetti

  5. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  6. Utilizza le istruzioni seguenti per verificare se ti sono stati concessi i ruoli richiesti per il deployment di AI Platform Pipelines.

    1. Apri una sessione di Cloud Shell.

      Apri Cloud Shell

      Cloud Shell si apre in un frame nella parte inferiore della console Google Cloud.

    2. Per eseguire il deployment di AI Platform Pipelines, devi disporre dei ruoli Visualizzatore (roles/viewer) e Amministratore Kubernetes Engine (roles/container.admin) nel progetto oppure altri ruoli che includano le stesse autorizzazioni, ad esempio il ruolo Proprietario (roles/owner) del progetto. Esegui questo comando in Cloud Shell per elencare le entità con i ruoli Visualizzatore e Amministratore Kubernetes Engine.

      gcloud projects get-iam-policy PROJECT_ID \
  --flatten="bindings[].members" --format="table(bindings.role, bindings.members)" \
  --filter="bindings.role:roles/container.admin OR bindings.role:roles/viewer"

      Sostituisci PROJECT_ID con l'ID del tuo progetto Google Cloud.

      Utilizza l'output di questo comando per verificare che il tuo account disponga dei ruoli Visualizzatore e Amministratore Kubernetes Engine.

    3. Se non ti sono stati concessi i ruoli richiesti, contatta l'amministratore del progetto Google Cloud per ulteriore assistenza.

      Scopri di più sulla concessione dei ruoli di Identity and Access Management.

Configura l'istanza di AI Platform Pipelines

Utilizza le istruzioni seguenti per configurare AI Platform Pipelines su un nuovo cluster GKE.

  1. Apri AI Platform Pipelines nella console Google Cloud.

    Vai ad AI Platform Pipelines

  2. Fai clic su Seleziona progetto. Viene visualizzata una finestra di dialogo che ti chiede di selezionare un progetto Google Cloud.

  3. Seleziona il progetto Google Cloud che vuoi utilizzare per questa guida rapida, poi fai clic su Apri.

  4. Nella barra degli strumenti di AI Platform Pipelines, fai clic su Nuova istanza. Kubeflow Pipelines si apre in Google Cloud Marketplace.

  5. Fai clic su Configura. Si apre un modulo per configurare il deployment di Kubeflow Pipelines.

  6. Se viene visualizzato il link Crea un nuovo cluster, fai clic su Crea un nuovo cluster. In caso contrario, vai al passaggio successivo.

  7. Seleziona us-central1-a come Zona del cluster in cui deve essere creato il cluster GKE.

  8. Seleziona Consenti l'accesso alle seguenti API Cloud per concedere alle applicazioni in esecuzione sul tuo cluster GKE l'accesso alle risorse Google Cloud. Se selezioni questa casella, concedi al tuo cluster l'accesso all'ambito di accesso https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform. Questo ambito di accesso fornisce l'accesso completo alle risorse Google Cloud che hai abilitato nel tuo progetto. Concedere al tuo cluster l'accesso alle risorse Google Cloud in questo modo ti consente di risparmiare il lavoro necessario per creare un secret di Kubernetes.

  9. Fai clic su Crea cluster per creare il tuo cluster GKE. Il completamento della procedura richiede diversi minuti.

  10. Dopo aver creato il cluster, fornisci le seguenti informazioni:

    • Spazio dei nomi:seleziona default come spazio dei nomi.
    • Nome istanza app: inserisci pipelines-quickstart come nome dell'istanza.

  11. Fai clic su Esegui il deployment per eseguire il deployment delle pipeline di Kubeflow nel nuovo cluster GKE.

Il processo di deployment richiede diversi minuti. Al termine del processo di deployment, passa alla sezione successiva.

Esegui una pipeline di esempio

Segui le istruzioni riportate di seguito per eseguire una pipeline di esempio nella nuova istanza di AI Platform Pipelines.

  1. Apri AI Platform Pipelines nella console Google Cloud.

    Vai ad AI Platform Pipelines

  2. Trova il cluster AI Platform Pipelines denominato pipelines-quickstart, quindi fai clic su Apri dashboard pipeline per aprire Kubeflow Pipelines. Si apre la dashboard Kubeflow Pipelines, che mostra la pagina Guida introduttiva.

  3. Puoi utilizzare la pagina Guida introduttiva nella dashboard per scoprire di più sulle pipeline dimostrative e di tutorial fornite con le pipeline di Kubeflow o per scoprire di più su come creare una pipeline.

    Nel pannello di navigazione a sinistra, fai clic su Pipeline.

  4. Kubeflow Pipelines fornisce diversi esempi di pipeline. Fai clic su [Tutorial] Trasmissione dati nei componenti Python. Si apre un grafico che mostra i passaggi della pipeline.

  5. Per eseguire la pipeline una volta, fai clic su Crea esecuzione. Nelle pipeline di Kubeflow, un'run è una singola esecuzione di una pipeline. Si aprirà un modulo in cui inserire i dettagli dell'esecuzione.

  6. Inserisci "Esecuzione pipeline avvio rapido" come Nome esecuzione.

  7. Fai clic su Avvia. La dashboard delle pipeline mostra un elenco delle esecuzioni delle pipeline nella pagina Esperimenti. Nelle pipeline di Kubeflow puoi utilizzare gli esperimenti per organizzare le esecuzioni delle pipeline in gruppi logici.

  8. Fai clic sull'esecuzione denominata Esecuzione pipeline rapida. Viene visualizzato il grafico dell'esecuzione. Mentre l'esecuzione è ancora in corso, il grafico cambia a ogni fase dell'esecuzione.

  9. Fai clic sui passaggi della pipeline per esplorare input, output, log e così via dell'esecuzione.

A questo punto hai eseguito una pipeline di esempio nell'istanza di AI Platform Pipelines.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questa pagina, segui questi passaggi.

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati ulteriori costi, segui le istruzioni riportate di seguito per eliminare l'istanza di AI Platform Pipelines e il cluster GKE che hai creato nelle sezioni precedenti.

  1. Apri AI Platform Pipelines nella console Google Cloud.

    Vai ad AI Platform Pipelines

  2. Seleziona la casella di controllo per l'istanza AI Platform Pipelines denominata pipelines-quickstart.

  3. Nella barra degli strumenti di AI Platform Pipelines, fai clic su Elimina.

  4. Nella finestra di dialogo Elimina pipeline Kubeflow dal cluster, seleziona la casella di controllo Elimina cluster. Se selezioni questa casella di controllo, indichi che vuoi eliminare il cluster GKE che hai creato per questa guida rapida.

  5. Fai clic su Elimina per eliminare l'istanza di AI Platform Pipelines e il cluster GKE.

Passaggi successivi