3.9. パイプライン実行のスケジュール設定

手順

1. 実行の Schedules タブに移動するには、次のいずれかのアクションセットを実行します。

   • 実験から実行を選択する手順

     1. OpenShift AI ダッシュボードから、Experiments Experiments and runs をクリックします。
     2. Experiments ページの Project ドロップダウンリストから、スケジュールする実行のパイプライン実験を含むプロジェクトを選択します。
     3. パイプライン実験のリストから、スケジュールする実行が含まれる実験をクリックします。
     4. Schedules タブをクリックします。

   • 任意の実行を選択する手順

     1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data science pipelines Runs をクリックします。
     2. Runs ページの Project ドロップダウンリストから、スケジュールする実行を含むプロジェクトを選択します。
     3. Schedules タブをクリックします。
2. Create schedule をクリックします。

3. Create schedule ページで、スケジュールする実行を設定します。

   1. Experiment リストから、スケジュールされた実行を含めるパイプライン実験を選択します。または、新しいパイプライン実験を作成するには、Create new experiment をクリックし、Create experiment ダイアログで関連するフィールドに入力します。
   2. Name フィールドには、実行の名前を入力します。
   3. Description フィールドには、実行の説明を入力します。

   4. Trigger type リストから、次のいずれかのオプションを選択します。

      • Periodic を選択して実行頻度を指定します。Run every フィールドに数値を入力し、リストから実行頻度を選択します。
      • Cron string フィールドに cron 形式で実行スケジュールを指定するには、Cron を選択します。これにより、実行用の cron ジョブが作成されます。Copy ボタン ( ) をクリックして、cron ジョブスケジュールをクリップボードにコピーします。一番左のフィールドは秒を表します。サポートされている cron 形式を使用したタスクのスケジュールの詳細は、Cron Expression Format を参照してください。
   5. Maximum concurrent runs フィールドで、同時に実行できる実行数を 1 - 10 の範囲で指定します。
   6. Start date に、実行の開始日を指定します。カレンダーを使用して開始日を選択し、時間のリストから開始時刻を選択します。
   7. End date に、実行の終了日を指定します。カレンダーを使用して終了日を選択し、時間のリストから終了時刻を選択します。
   8. Catch up では、キャッチアップ実行を有効または無効にします。キャッチアップ実行を使用すると、パイプライン実行が一時停止しても、スケジュールから永続的に遅れないようにすることができます。たとえば、一時停止された定期実行を再度有効にすると、実行スケジューラーは実行されなかった各実行間隔のバックフィルを行います。
   9. Pipeline リストから、実行を作成するパイプラインを選択します。または、新しいパイプラインを作成するには、Create new pipeline をクリックし、Import pipeline ダイアログの関連フィールドに値を入力します。

   10. Pipeline version では、次のいずれかのオプションを選択します。

       • Always use the latest pipeline version を選択すると、定期的に実行するたびに最新のパイプラインバージョンが自動的に使用されます。
       • Use fixed version を選択し、すべての定期実行に対して特定のパイプラインのバージョンを選択します。または、新しいバージョンをアップロードするには、Upload new version をクリックし、Upload new version ダイアログの関連フィールドに入力します。
   11. リストからパラメーターを選択して、実行の入力パラメーターを設定します。
   12. Create schedule をクリックします。