5.5. Elyra에서 노드 캐싱 비활성화

사전 요구 사항

• Red Hat OpenShift AI에 로그인했습니다.
• 데이터 과학 프로젝트를 생성했습니다.

• 워크벤치가 포함된 데이터 사이언스 프로젝트 내에서 파이프라인 서버를 생성하고 구성했습니다.

  중요

  기본적으로 런타임 구성이 생성되도록 하려면 워크벤치를 생성하기 전에 파이프라인 서버를 생성해야 합니다.

• Elyra 확장 (Standard Data Science, TensorFlow, TrustyAI, ROCm-PyTorch, ROCm-TensorFlow 또는 PyTorFlow 또는 PyTorch)이 포함된 워크벤치 이미지를 사용하여 워크벤치 생성 및 IDE 선택에 설명된 대로 워크벤치 이미지를 생성했습니다.

• 워크벤치 IDE 액세스에 설명된 대로 워크벤치 를 시작하고 fluentpyterLab 인터페이스를 열었습니다.

  중요

  Elyra 파이프라인 편집기는 특정 워크벤치 이미지에서만 사용할 수 있습니다. Elyra를 사용하려면, 워크벤치는 Elyra 확장을 포함하는 sendpyterLab 이미지를 기반으로 해야 합니다. Elyra 확장은 코드 서버 또는 R Cryostat IDE에서 사용할 수 없으며 Minimal Python 워크벤치에는 포함되어 있지 않습니다. Standard Data Science, TensorFlow, PyTorch, TrustyAI 및 ROCm 변형과 같은 지원되는 duepyterLab 기반 이미지에는 Elyra 확장이 포함됩니다.

• S3 호환 스토리지에 액세스할 수 있습니다.
• sendpyterLab에서 파이프라인을 생성했습니다.

검증

• 단일 노드에 대해 캐싱이 비활성화되어 있는지 확인하려면 대상 런타임 환경에서 노드 실행이 다시 실행되었는지 확인합니다.
• 파이프라인의 모든 노드에 대해 캐싱이 비활성화되어 있는지 확인하려면 대상 런타임 환경에서 전체 파이프라인 실행이 다시 실행되었는지 확인합니다.