5.8. JupyterLab でのパイプラインのエクスポート


JupyterLab で作成したパイプラインをエクスポートできます。パイプラインをエクスポートすると、パイプラインは後で実行できるように準備されますが、すぐにアップロードまたは実行されるわけではありません。エクスポートプロセス中に、パッケージの依存関係はすべて S3 互換ストレージにアップロードされます。また、ターゲットランタイム用にパイプラインコードが生成されます。

パイプラインをエクスポートする前に、データサイエンスプロジェクトとパイプラインサーバーを作成する必要があります。パイプラインサーバーを作成したら、パイプラインサーバーと同じプロジェクト内にワークベンチを作成する必要があります。さらに、JupyterLab のパイプラインインスタンスにはランタイム設定が含まれている必要があります。データサイエンスプロジェクトの一部としてワークベンチを作成すると、デフォルトのランタイム設定が自動的に作成されます。ただし、OpenShift AI ダッシュボードの Jupyter タイルからノートブックを作成する場合は、JupyterLab でパイプラインをエクスポートする前にランタイム設定を作成する必要があります。ランタイム設定は、パイプラインインスタンスと S3 互換クラウドストレージの接続情報を定義します。

前提条件

  • Red Hat OpenShift AI にログインしている。
  • OpenShift AI グループを使用している場合は、OpenShift のユーザーグループまたは管理者グループ (rhoai-usersrhoai-admins など) に属している。
  • ワークベンチを含むデータサイエンスプロジェクトを作成している。
  • ワークベンチを含むデータサイエンスプロジェクト内にパイプラインサーバーを作成して設定している。
  • S3 互換ストレージにアクセスできる。
  • JupyterLab でパイプラインを作成している。
  • JupyterLab の Pipeline Editor でパイプラインを開いている。
  • パイプラインインスタンスにはランタイム設定が含まれている。
  • Elyra 拡張機能 (Standard データサイエンス、TensorFlow、TrustyAI、または PyTorch) を含むノートブックイメージから Jupyter サーバーを作成し、起動している。

手順

  1. Pipeline Editor ユーザーインターフェイスで、Export Pipeline ( Export pipeline ) をクリックします。

    Export Pipeline ダイアログが表示されます。Pipeline Name フィールドには、パイプラインファイル名が自動的に入力されます。

  2. パイプラインをエクスポートするための設定を定義します。

    1. Runtime Configuration リストから、パイプラインをエクスポートする関連するランタイム設定を選択します。
    2. Export Pipeline as から適切なファイル形式を選択します。
    3. Export Filename フィールドに、エクスポートされたパイプラインのファイル名を入力します。
    4. Replace if file already exists チェックボックスをオンにして、エクスポートするパイプラインと同じ名前の既存のファイルを置換します。
    5. オプション: 必要に応じて、パイプラインパラメーターを設定します。パイプラインにパイプラインパラメーターを参照するノードが含まれている場合は、デフォルトのパラメーター値を変更できます。パラメーターが必須でデフォルト値がない場合は、値を入力する必要があります。
  3. OK をクリックします。

検証

  • 指定したオブジェクトストレージバケットにエクスポートしたパイプラインを含むファイルを表示できます。
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