2.2. 设置数据科学项目


要实现数据科学工作流,您必须创建一个数据科学项目(如下所述)。项目有助于您的团队在分离的命名空间内组织并合作资源。从项目中,您可以创建许多工作台,每个工作台都有自己的 IDE 环境(如 JupyterLab),每个环境都有自己的连接和集群存储。另外,工作台还可以与管道和模型服务器共享模型和数据。

先决条件

  • 您已登陆到 Red Hat OpenShift AI

流程

  1. 在导航菜单中,选择 Data Science projects。本页列出了您可以访问的所有现有项目。
  2. 如果您使用 Red Hat Developer Sandbox,它提供了一个默认的数据科学项目(如 myname-dev)。选择它并跳至 Verification 部分。

    如果使用自己的 OpenShift 集群,您可以选择现有项目(若有)或创建新项目。点 Create project

    注意

    您可以点 Start basic workbench 按钮、选择 notebook 镜像并点 Start server 来启动 Jupyter 笔记本。然而,在这种情况下,它是一个一次性 Jupyter 笔记本,以隔离方式运行。

  3. Create project 部分,输入显示名称和描述。

    新的数据科学项目表单
  4. Create

验证

您可以看到项目的初始状态。单个标签页显示有关项目组件和项目访问权限的更多信息:

新的数据科学项目
  • 工作台是您开发和实验环境的实例。它们通常包含单个开发环境(IDE),如 JupyterLab、RStudio 和 Visual Studio Code。
  • 管道包含在项目中运行的数据科学项目。
  • 用于 快速为实时推测提供受培训模型的模型。每个数据科学项目可以有多个模型服务器。一个模型服务器可以托管多种模型。
  • 集群存储是 一个持久性卷,用于保留您在工作台中处理的文件和数据。工作台可以访问一个或多个集群存储实例。
  • 连接 包含连接到数据源所需的配置参数,如 S3 对象存储桶。
  • 权限 定义哪些用户和组可以访问项目。
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