3장. 코드 서버에서 작업

프로세스

1. OpenShift AI 대시보드에서 Data Science Projects 를 클릭합니다.

   Data Science Projects 페이지가 열립니다.

2. 워크벤치를 추가할 프로젝트의 이름을 클릭합니다.

   프로젝트 세부 정보 페이지가 열립니다.

3. Workbenches 탭을 클릭합니다.

4. Create workbench 를 클릭합니다.

   Create workbench 페이지가 열립니다.

5. 이름 필드에 워크벤치의 고유 이름을 입력합니다.

6. 선택 사항: 워크벤치의 기본 리소스 이름을 변경하려면 리소스 이름 편집을 클릭합니다.

   리소스 이름은 OpenShift에서 리소스에 레이블이 지정된 이름입니다. 유효한 문자에는 소문자, 숫자, 하이픈(-)이 포함됩니다. 리소스 이름은 30자를 초과할 수 없으며 문자로 시작하여 문자 또는 숫자로 끝나야 합니다.

   참고: 워크벤치가 생성된 후에는 리소스 이름을 변경할 수 없습니다. 표시 이름과 설명만 편집할 수 있습니다.

7. 선택 사항: 설명 필드에 워크벤치에 대한 설명을 입력합니다.

8. Notebook 이미지 섹션에서 필드를 작성하여 워크벤치와 함께 사용할 워크벤치 이미지를 지정합니다.

   이미지 선택 목록에서 사용 사례에 맞는 워크벤치 이미지를 선택합니다. 워크벤치 이미지에는 IDE 및 Python 패키지(사용 가능한 코드)가 포함되어 있습니다. 선택적으로 패키지 정보 보기를 클릭하여 선택한 이미지에 포함된 패키지 목록을 확인합니다.

   워크벤치 이미지에 여러 버전을 사용할 수 있는 경우 버전 선택 목록에서 사용할 워크벤치 이미지 버전을 선택합니다. 최신 패키지 버전을 사용하려면 최근 추가된 이미지를 사용하는 것이 좋습니다.

   참고

   워크벤치 이미지를 생성한 후 워크벤치 이미지를 변경할 수 있습니다.

9. Deployment size 섹션의 컨테이너 크기 목록에서 서버의 컨테이너 크기를 선택합니다. 컨테이너 크기는 두 CPU 수와 컨테이너에 할당된 메모리 양을 지정하여 둘 다에 대해 보장된 최소(요청) 및 최대값(제한)을 설정합니다.

10. 선택 사항: 환경 변수 섹션에서 환경 변수의 값을 선택하고 지정합니다.

    워크벤치 구성 중에 환경 변수를 설정하면 노트북 또는 IDE 명령줄 인터페이스에서 정의할 필요가 없기 때문에 나중에 시간을 절약할 수 있습니다.

    S3 호환 스토리지를 사용하는 경우 다음 권장 환경 변수를 추가합니다.

    • AWS_ACCESS_KEY_ID 는 Amazon Web Services의 액세스 키 ID를 지정합니다.
    • AWS_SECRET_ACCESS_KEY 는 AWS_ACCESS_KEY_ID 에 지정된 계정의 Secret 액세스 키를 지정합니다.

    OpenShift AI는 변수를 추가할 때 보안을 선택하는 경우 인증 정보를 보호된 네임스페이스에 Kubernetes 시크릿 으로 저장합니다.

11. Cluster storage 섹션에서 워크벤치용 스토리지를 구성합니다. 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

    • workbench를 종료한 후 유지되는 스토리지를 생성할 새 영구 스토리지를 생성합니다. 스토리지를 정의하려면 관련 필드를 작성합니다.

      1. 클러스터 스토리지의 이름을 입력합니다.
      2. 클러스터 스토리지에 대한 설명을 입력합니다.

      3. 클러스터 스토리지의 스토리지 클래스 를 선택합니다.

         참고

         워크벤치에 클러스터 스토리지를 추가한 후에는 스토리지 클래스를 변경할 수 없습니다.

      4. 영구 스토리지 크기에서 새 크기를 기가바이트 또는 메비바이트로 입력합니다.
    • 기존 영구 스토리지를 사용하여 기존 스토리지를 재사용하고 영구 스토리지 목록에서 스토리지를 선택합니다.

12. 선택 사항: 워크벤치에 연결을 추가할 수 있습니다. 연결은 오브젝트 스토리지 버킷과 같이 데이터 소스 또는 싱크에 연결하는 데 필요한 구성 매개변수가 포함된 리소스입니다. 스토리지 버킷을 사용하여 데이터, 모델 및 파이프라인 아티팩트를 저장할 수 있습니다. 연결을 사용하여 배포할 모델의 위치를 지정할 수도 있습니다.

    연결 섹션에서 기존 연결을 사용하거나 새 연결을 만듭니다.

    • 다음과 같이 기존 연결을 사용합니다.

      1. 기존 연결 연결을 클릭합니다.
      2. 연결 목록에서 이전에 정의한 연결을 선택합니다.

    • 다음과 같이 새 연결을 생성합니다.

      1. 연결 생성을 클릭합니다. 연결 추가 대화 상자가 표시됩니다.
      2. 연결 유형 드롭다운 목록에서 연결 유형을 선택합니다. 연결 세부 정보 섹션이 표시됩니다.

      3. 이전 단계에서 S3 호환 오브젝트 스토리지를 선택한 경우 연결 세부 정보를 구성합니다.

         1. 연결 이름 필드에 연결에 대한 고유한 이름을 입력합니다.
         2. 선택 사항: 설명 필드에 연결에 대한 설명을 입력합니다.
         3. 액세스 키 필드에 S3 호환 오브젝트 스토리지 공급자의 액세스 키 ID를 입력합니다.
         4. Secret 키 필드에 지정한 S3 호환 오브젝트 스토리지 계정의 시크릿 액세스 키를 입력합니다.
         5. Endpoint 필드에 S3 호환 오브젝트 스토리지 버킷의 끝점을 입력합니다.
         6. Region 필드에 S3 호환 오브젝트 스토리지 계정의 기본 리전을 입력합니다.
         7. Bucket 필드에 S3 호환 오브젝트 스토리지 버킷의 이름을 입력합니다.
         8. 생성을 클릭합니다.

      4. 이전 단계에서 URI 를 선택한 경우 연결 세부 정보를 구성합니다.

         1. 연결 이름 필드에 연결에 대한 고유한 이름을 입력합니다.
         2. 선택 사항: 설명 필드에 연결에 대한 설명을 입력합니다.
         3. URI 필드에 URI(Uniform Resource Identifier)를 입력합니다.
         4. 생성을 클릭합니다.
13. Create workbench 를 클릭합니다.

프로세스

1. 코드 서버 창의 활동 표시줄에서 메뉴 아이콘( ) 파일 열기 파일을 선택합니다.
2. 파일 열기 대화 상자에서 로컬 표시 버튼을 클릭합니다.

3. 노트북 파일을 찾아서 선택한 다음 열기 를 클릭합니다.

   파일이 코드-서버 창에 표시됩니다.

4. 파일을 저장한 다음 변경 사항을 리포지토리로 내보냅니다.