Подключение аддона MLflow в Kubernetes

MLflow — это платформа с открытым исходным кодом для управления полным жизненным циклом машинного обучения. MLflow позволяет записывать метрики моделей, управлять моделями (включая их регистрацию, версионирование и развёртывание), управлять доступом к моделям и данным. 

Чтобы подключить аддон MLflow:

1. Выберите проект, в котором нужно подключить аддон MLflow.
2. Убедитесь, что в кластере Kubernetes добавлена рабочая группа. 
3. Подключите аддон Ingress NGINX. 
4. В главном меню портала перейдите в раздел Marketplace.
5. Нажмите на карточку аддона MLflow.
6. Нажмите на кнопку Подключить.
7. Нажмите на кнопку Выбрать кластер и выберите Кластер *, в котором нужно подключить аддон.
   
   Требования к кластеру

   • В кластере не подключён аддон MLflow.
   • Статус заказа В порядке.
   • Статус кластера Включен.

8. На вкладке Настройки заполните поля:

   

   • Подключить Postgres — если флажок не установлен, будет создана внутренняя база данных, что не рекомендуется для production-среды. Установите флажок, чтобы использовать существующую базу данных PostgreSQL для хранения метаданных MLflow:
     • host * — название хоста или IP-адрес сервера PostgreSQL;
     • database * — имя базы данных, которую будет использовать MLflow;
     • user * — имя пользователя для подключения к базе данных;
     • password * — пароль для указанного пользователя базы данных.

   

   • Подключить S3 — установите флажок, чтобы использовать хранилище S3 для моделей, логов и прочих артефактов:
     • Id (awsAccessKeyId) * — идентификатор ключа доступа для хранилища S3;
     • AccessKey (awsSecretAccessKey) * — секретный ключ доступа для хранилища S3.
       Подробнее см. раздел Создание статических ключей для Объектного хранилища S3.

   

   • Игнорировать TLS (MLFLOW_S3_IGNORE_TLS) — установите флажок, чтобы отключить проверку TLS-сертификатов при подключении к хранилищу S3 (используйте для тестовых стендов с самоподписанными сертификатами);
   • Endpoint URL (MLFLOW_S3_ENDPOINT_URL) * — URL-адрес хранилища S3. URL-адрес можно скопировать в столбце Endpoint.

   

   • Подключить Ingress — установите флажок, чтобы аддон MLflow был доступен извне кластера Kubernetes:
     • Имя класса (className) * — класс Ingress-контроллера, который будет обрабатывать трафик;
     • host * — URL-адрес, по которому будет доступен интерфейс MLflow.
9. Если нужно отредактировать манифест, перейдите на вкладку Расширенные настройки. Можно добавить любые параметры, которые поддерживает официальный чарт приложения (см. файл values.yaml и документацию чарта).
10. Нажмите на кнопку Подтвердить подключение.
11. Если вы установили флажок Подключить Ingress, настройте доступ к MLflow из браузера:
    1. Добавьте IP-адрес Ingress-контроллера и его URL-адрес в файл hosts

       1. Настройте внешний доступ к сервису. 

       2. Получите IP-адрес Ingress-контроллера, выполнив команду:

          В выводе команды в колонке EXTERNAL-IP отобразится IP-адрес. Запишите его.

       3. Откройте на вашем устройстве файл hosts с правами администратора:

          • Windows — через блокнот от имени администратора, путь к файлу: 

          • macOS/Linux — введите команду:

       4. Добавьте последней строкой запись:

          где:

          • <IP-адрес> — IP-адрес Ingress-контроллера, полученный на шаге ii;

          • <host> — URL-адрес, указанный в поле host *.

          Пример

          192.168.1.100 https://mlflow.example.com

       5. Закройте файл hosts, сохранив изменения.

    2. Проверьте доступ к MLflow — откройте браузер и перейдите по URL-адресу, который вы указали в файле hosts.