사전 준비 본 예제는 Spark 환경에서 진행되며, Spark API → Spark Master → Kubeflow Pipeline → MLflow 순으로 결과를 확인할 수 있습니다. [Apache Spark] 도커 환경 구축 사전 준비 1.
이전 블로그를 참고하여 도커 관련 S/W를 설치합니다. 도커 환경 설정 1.
폴더 구조 2. 도... blog.naver.com 본 예제에서 사용되는 Kubeflow Pipeline 코드는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다.
[Serving] SDK API 파싱 모듈 사용 - MLflow Pipeline 예제 사전 준비 본 예제는 K3s 기반 Kubeflow 1.5.0 버전에서 진행합니다. 파이프라인 먼저 패키지를 선언합니... blog.naver.com Spark API 클라이언트에서 Spark Master로 REST API를 제출합니다. curl -X POST http://203.255.217.187:6066/v1/submissions/cr...
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Argparse
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SPARK
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Parsing
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MLOps
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Kubeflow_Pipeline_SDK_API
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Kubeflow_Pipeline
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Kubeflow
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KFP_Compiler
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KFP_Client_Runs
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KFP_Client_Pipelines
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KFP_Client_Pipeline_Uploads
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KFP_Client_Models
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KFP_Client_Jobs
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KFP_Client_Experiments
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KFP_Client
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KFP
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Generated_APIs
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SPARk_REST_API
원문 링크 : [Serving] Spark API 추가 예제