第4章 データサイエンスパイプラインの使用

手順

1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Projects をクリックします。

   Data science projects のページが開きます。

2. パイプラインサーバーを設定するプロジェクトの名前をクリックします。

   プロジェクトの詳細ページが開きます。

3. Pipelines セクションで、Configure a pipeline server をクリックします。

   Configure pipeline server ダイアログが表示されます。

4. Object storage connection セクションで、必須フィールドに値を入力します。

   1. Access key フィールドに、S3 互換オブジェクトストレージプロバイダーのアクセスキー ID を入力します。
   2. Secret key フィールドに、指定した S3 互換オブジェクトストレージアカウントのシークレットアクセスキーを入力します。
   3. Endpoint フィールドに、S3 互換オブジェクトストレージバケットのエンドポイントを入力します。

   4. Bucket フィールドに、S3 互換のオブジェクトストレージバケットの名前を入力します。

      重要

      間違ったデータ接続設定を指定した場合は、同じパイプラインサーバー上でこれらの設定を更新できません。したがって、パイプラインサーバーを削除し、別のパイプラインサーバーを設定する必要があります。

5. Database セクションで、Show advanced database options をクリックしてパイプラインデータを保存するデータベースを指定し、次の一連のアクションのいずれかを選択します。

   • プロジェクトに MariaDB データベースをデプロイするには、Use default database stored on your cluster を選択します。

   • Connect to external MySQL database を選択して、パイプラインサーバーがアクセスできる外部データベースに新しい接続を追加します。

     1. Host フィールドにデータベースのホスト名を入力します。
     2. Port フィールドにデータベースのポートを入力します。
     3. Username フィールドに、データベースに接続するデフォルトのユーザー名を入力します。
     4. Password フィールドに、デフォルトのユーザーアカウントのパスワードを入力します。
     5. Database フィールドにデータベース名を入力します。
6. Configure をクリックします。

手順

1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Pipelines Pipelines をクリックします。

   Pipelines ページが開きます。

2. Project リストから、パイプラインをインポートするプロジェクトを選択します。

3. Import pipeline をクリックします。

   Import pipeline ダイアログが開きます。

4. インポートするパイプラインの詳細を入力します。

   1. Pipeline name フィールドに、インポートするパイプラインの名前を入力します。
   2. Pipeline description フィールドに、インポートするパイプラインの説明を入力します。

   3. Upload をクリックします。または、ローカルマシンのファイルシステムからファイルをドラッグし、Import pipeline ダイアログの指定された領域にドロップします。

      ファイルブラウザーが開きます。

   4. パイプラインコードを含むファイルに移動し、Select をクリックします。
   5. Import pipeline をクリックします。

手順

1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Pipelines Pipelines をクリックします。

   Pipelines ページが開きます。

2. Project リストから、パイプラインをダウンロードするプロジェクトを選択します。

3. Pipeline name 列で、ダウンロードするパイプラインの名前をクリックします。

   Pipeline details ページが開き、Graph タブが表示されます。

4. YAML タブをクリックします。

   ページがリロードされ、パイプラインコードを示す埋め込み YAML エディターが表示されます。

5. Download ボタン ( ) をクリックして、パイプラインのコードを含む YAML ファイルをローカルマシンにダウンロードします。

手順

1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Pipelines Pipelines をクリックします。

   Pipelines ページが開きます。

2. Project リストから、削除するパイプラインを含むプロジェクトを選択します。

3. 削除するパイプラインの横にあるアクションメニュー (⋮) をクリックし、Delete pipeline の削除をクリックします。

   Delete pipeline ダイアログが開きます。

4. テキストフィールドにパイプライン名を入力して、削除することを確認します。
5. Delete pipeline をクリックします。

手順

1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Pipelines Pipelines をクリックします。

   Pipelines ページが開きます。

2. Project リストから、パイプラインサーバーを削除するプロジェクトを選択します。

3. Pipeline server actions リストから、Delete pipeline server を選択します。

   Delete pipeline server ダイアログが開きます。

4. パイプラインサーバーの名前をテキストフィールドに入力して、削除することを確認します。
5. Delete をクリックします。

手順

1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Pipelines Pipelines をクリックします。

   Pipelines ページが開きます。

2. Project リストから、パイプラインサーバーを表示するプロジェクトを選択します。
3. Pipeline server actions リストから、View pipeline server configuration を選択します。
4. パイプラインサーバーの詳細の検査が終了したら、Done をクリックします。

手順

1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Pipelines Pipelines をクリックします。

   Pipelines ページが開きます。

2. Project リストから、パイプラインを表示する関連プロジェクトを選択します。
3. リストにあるパイプラインを調べてください。
4. オプション: 関連する行の Expand ( ) をクリックして、パイプラインの実行済み実行を表示します。パイプラインに実行が含まれていない場合は、Create run クリックしてを作成します。

手順

1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Pipelines Pipelines をクリックします。

   Pipelines ページが開きます。

2. Project リストから、パイプラインバージョンをアップロードするプロジェクトを選択します。

3. Import pipeline ドロップダウンリストをクリックし、Upload new version を選択します。

   Upload new version ダイアログが開きます。

4. アップロードするパイプラインバージョンの詳細を入力します。

   1. Pipeline リストから、パイプラインバージョンをアップロードするパイプラインを選択します。
   2. Pipeline version name フィールドでパイプラインバージョンの名前を確認し、必要に応じて名前を変更します。
   3. Pipeline version description フィールドに、パイプラインバージョンの説明を入力します。

   4. Upload をクリックします。または、ローカルマシンのファイルシステムからファイルをドラッグし、Upload new version ダイアログの指定された領域にドロップします。

      ファイルブラウザーが開きます。

   5. パイプラインのバージョンコードを含むファイルに移動し、Select をクリックします。
   6. Upload をクリックします。

手順

1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Pipelines Pipelines をクリックします。

   Pipelines ページが開きます。

2. Project リストから、削除するパイプラインのバージョンを含むプロジェクトを選択します。
3. パイプラインを含む行の Expand ( ) をクリックします。
4. 削除するパイプラインバージョンを含む行のチェックボックスをオンにします。

5. Import pipeline ドロップダウンの横にあるアクションメニュー (⋮) をクリックし、リストから Delete selected を選択します。

   Delete pipeline version ダイアログが開きます。

6. パイプラインバージョンの名前をテキストフィールドに入力して、削除することを確定します。
7. Delete をクリックします。

手順

1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Pipelines Pipelines をクリックします。

   Pipelines ページが開きます。

2. Project リストから、表示するパイプラインバージョンを含むプロジェクトを選択します。
3. バージョンを表示するパイプラインを含む行の Expand ( ) をクリックします。

手順

1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Pipelines Pipelines をクリックします。

   Pipelines ページが開きます。

2. Project リストから、詳細を表示するパイプラインバージョンを含むプロジェクトを選択します。
3. バージョンを表示するパイプラインを含む行の Expand ( ) をクリックします。

4. 詳細を表示するパイプラインバージョンをクリックします。

   Pipeline details ページが開き、Graph タブと YAML タブが表示されます。