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kubeflow - Python でコンテナ化された Kubeflow コンポーネント間でデータまたはファイルを渡す方法
私は、典型的な ML パイプラインのさまざまなコンポーネントをデプロイして接続するためのオプションとして、Kubeflow を検討しています。Docker コンテナを Kubeflow コンポーネントとして使用していますが、これまでContainerOp.file_outputsオブジェクトを使用してコンポーネント間で結果を渡すことができませんでした。
この機能についての私の理解に基づいて、コンポーネントの 1 つとして宣言されたファイルを作成して保存すると、そのファイルがfile_outputs永続化され、次のコンポーネントによる読み取りにアクセスできるようになります。
これは、パイプラインのPythonコードでこれを宣言しようとした方法です:
コンポーネントの python コードでdata-collector.py、データセットを取得してから に書き込みますoutput.txt。同じコンポーネント内のファイルから読み取ることはできますがdata-preprocessor.py、FileNotFoundError.
の使用はfile_outputsコンテナベースの Kubeflow コンポーネントでは無効ですか、それともコードで間違って使用していますか? 私の場合はオプションではない場合、パイプライン宣言の Python コード内でプログラムで Kubernetes ボリュームを作成し、代わりに使用することは可能file_outputsですか?
python - kubeflowパイプラインで環境変数を渡す方法は?
gcr.io/******/serve_model:lat5の引数である Imageから変数にアクセスできるようにしたいgcr.io/******/deployservice:lat2
最初は変数を引数として渡そうとしましたが、うまくいかなかったので、環境変数として渡そうとしています。
私の環境変数は、モデル ファイルにアクセスするGCPストレージ バケットの URL になります。serve_model.sav