Pipelines

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VPC環境で利用できます。

パイプラインとは、ワークフローを定義するコンポーネントと、グラフ形式で表示される各コンポーネント間の関連性を意味します。パイプラインは、パイプラインを実行するために必要な入力パラメータと、各コンポーネントの入出力情報を含んでいます。コンポーネントは関数に似ています。入力値を渡して実行すると、出力値を作成します。

作成したパイプライン yamlファイルを Pipelines画面または Pipeline SDKを利用し、アップロードして実行できます。

ML workflowは、データ前処理、データ変換、モデル学習などのプロセスを含みます。コンポーネントは、このような workflowの1ステップを実行するためのコード集合を意味し、一般的にコンテナ形式で実行されます。

mlxp_console_pipelines03_ko

領域 説明
Pipeline type
  • Create a new pipeline: 初回 Pipeline作成
  • Create a new pipeline version under an existing pipeline: 既存の Pipelineの versionをアップデート
Pipeline Name Pipelineの名前を入力。Kubernetesの naming patternルールに従う必要があるため、英小文字、数字、-、.のみ許可
Pipeline Description Pipelineについての説明を入力
Pipeline Source
  • Upload file: ローカル環境の SDKでコンパイルして作成した Pipeline yamlファイルをアップロード
  • Import by url: 特定の urlアドレスから Pipeline yamlの内容をダウンロードして Pipelineを作成
Source Code Pipelineをどのように、どこで作成したかに関するソースの場所やコードの説明を入力。Gitリポジトリ URLや Jupyter Notebookの内部コードパスなどを意味する
注意
  • SDK 1.xバージョンで作成した Pipeline yamlのアップロードおよび正常な使用はサポートされません。
  • MLXPでは、Kubeflow Pipelineがデフォルトでサポートする minio Artifactリポジトリを使用できないため、namespace単位で分離された Artifactリポジトリを使用する必要があります。

mlxp_console_pipelines01_ko

領域 説明
Pipeline name Pipelineの名前
Version name Pipelineのバージョン名
Description Pipelineについての説明
Uploaded on Pipelineをアップロードした時刻

mlxp_console_pipelines02_ko

領域 説明
Create Run 新しい Runを実行するための設定を実施
Upload version 新しい versionの Pipelineを作成するための設定を実施
Create experiment 新しい Experimentを実行するための設定を実施
Graph tab Pipeline Stepの実行フローを確認
Pipeline Spec tab Pipelineの specである yamlファイルの内容を確認