第 1 章 管理数据科学项目

流程

1. 在 OpenShift AI 仪表板中点 Data Science projects。

   Data Science 项目页将打开。

2. 点您要为其配置管道服务器的项目名称。

   此时会打开项目详情页面。

3. 点 Pipelines 选项卡。

4. 单击 Configure pipeline server。

   此时会打开 Configure pipeline server 对话框。

5. 在 Object storage connection 部分中，为必填字段提供值：

   1. 在 Access key 字段中，输入 S3 兼容对象存储供应商的访问密钥 ID。
   2. 在 Secret key 字段中，为您指定的 S3 兼容对象存储帐户输入 secret 访问密钥。
   3. 在 Endpoint 字段中，输入 S3 兼容对象存储桶的端点。
   4. 在 Region 字段中，输入 S3 兼容对象存储帐户的默认区域。

   5. 在 Bucket 字段中，输入 S3 兼容对象存储桶的名称。

      重要

      如果您指定了不正确的连接设置，则无法更新同一管道服务器上的这些设置。因此，您必须删除管道服务器并配置另一个服务器。

      如果要使用管道中任务生成的现有工件，您可以使用 kfp.dsl.importer 组件从其 URI 导入工件。您只能将这些工件导入到您在管道服务器配置中的 Bucket 字段中定义的 S3 兼容对象存储桶。有关 kfp.dsl.importer 组件的更多信息，请参阅 Special Case: Importer 组件。

6. 点 Advanced settings 显示 Database,Pipeline 定义存储, 和 Pipeline 缓存 部分。

7. 在 Database 部分，选择以下选项之一来指定管道元数据和运行信息的位置：

   • 选择 集群中的 Default 数据库 以在项目中部署 MariaDB 数据库。

     重要

     cluster 选项中的 Default 数据库 仅用于开发和测试目的。对于生产环境管道工作负载，请选择 External MySQL 数据库 选项来使用外部 MySQL 或 MariaDB 数据库。

   • 选择 External MySQL 数据库，向管道服务器可访问的外部 MySQL 或 MariaDB 数据库添加新连接。

     1. 在 Host 字段中，输入数据库主机名。
     2. 在 Port 字段中输入数据库端口。
     3. 在 Username 字段中，输入连接到数据库的默认用户名。
     4. 在 Password 字段中，输入默认用户帐户的密码。
     5. 在 Database 字段中，输入数据库名称。
8. 可选：默认情况下，管道定义存储为 Kubernetes 资源，启用版本控制、GitOps 工作流以及与 OpenShift GitOps 或类似工具的集成。要在内部数据库中存储管道定义，请清除 Pipeline 定义 存储部分的 Kubernetes 复选框中的 Store pipeline 定义。
9. 可选： 默认情况下，缓存可在管道和任务级别进行配置。要禁用管道服务器中所有管道和任务的缓存并覆盖任何管道级别和任务级缓存设置，请在 Pipeline 缓存部分为每个管道和任务配置 Allow 缓存 复选框。
10. 单击 Configure pipeline server。