5.3. 创建运行时配置

流程

1. 在 JupyterLab 左侧栏中，点 Runtimes ( )。

2. 点 Create new runtime configuration 按钮( )。

   Add new Data Science Pipelines runtime configuration 页面会打开。

3. 完成相关字段以定义运行时配置。

   1. 在 Display Name 字段中输入运行时配置的名称。
   2. 可选：在 Description 字段中输入用于定义运行时配置的描述。
   3. 可选： 在 Tags 字段中，点 Add Tag 为管道实例定义类别。输入标签的名称，然后按 Enter 键。

   4. 定义数据科学项目管道的凭证：

      1. 在 Data Science Pipelines API Endpoint 字段中，输入数据科学项目管道的 API 端点。不要在此字段中指定 pipelines 命名空间。

      2. 在 Public Data Science Pipelines API Endpoint 字段中，输入数据科学项目管道的公共 API 端点。

         重要

         您可以从仪表板的 Data Science Pipelines Runs 页面获取数据科学管道 API 端点。复制相关端点，并将其输入到 Public Data Science Pipelines API Endpoint 字段中。

      3. 可选： 在 Data Science Pipelines User Namespace 字段中输入相关用户命名空间来运行管道。

      4. 在 Authentication Type 列表中，选择验证管道所需的身份验证类型。

         重要

         如果您直接从仪表板上的 Jupyter 标题创建了笔记本，请从 Authentication Type 列表中选择 EXISTING_BEARER_TOKEN。

      5. 在 Data Science Pipelines API Endpoint Username 字段中，输入身份验证类型所需的用户名。

      6. 在 Data Science Pipelines API Endpoint Password Or Token 中，输入身份验证类型所需的密码或令牌。

         重要

         要获取数据科学管道 API 端点令牌，请在 OpenShift Web 控制台右上角，点您的用户名并选择 Copy login command。登录后，点 Display token，并复制来自 Log in with this token 命令的 --token= 的值。

   5. 定义 S3 兼容存储的连接信息：

      1. 在 Cloud Object Storage Endpoint 字段中，输入 S3 兼容存储的端点。有关 Amazon s3 端点的更多信息，请参阅 Amazon Simple Storage Service 端点和配额。
      2. 可选：在 Public Cloud Object Storage Endpoint 字段中输入 S3 兼容存储的 URL。
      3. 在 Cloud Object Storage Bucket Name 字段中输入存储管道工件的存储桶名称。如果存储桶名称不存在，则会自动创建。
      4. 从 Cloud Object Storage Authentication Type 列表中，选择访问 S3 兼容云存储所需的身份验证类型。如果使用 AWS S3 存储桶，请从列表中选择 KUBERNETES_SECRET。
      5. 在 Cloud Object Storage Credentials Secret 字段中，输入包含存储用户名和密码的 secret。此 secret 在相关用户命名空间中定义（如果适用）。另外，它必须存储在托管管道运行的集群中。
      6. 在 Cloud Object Storage Username 字段中输入要连接到 S3 兼容云存储的用户名（如果适用）。如果使用 AWS S3 存储桶，请输入 AWS Secret Access Key ID。
      7. 在 Cloud Object Storage Password 字段中，输入要连接到 S3 兼容云存储的密码（如果适用）。如果使用 AWS S3 存储桶，请输入 AWS Secret Access Key。
   6. 点 Save & Close。