我有一个带有Kubeflow Pipeline和3个组件的Google云平台帐户。 我使用cloudbuild为每个组件创建docker镜像,并将这些镜像推送到容器注册表。但是,当我尝试运行管道时,Kubeflow接口显示以下消息: This step is in Pending state with this message: ImagePullBackOff: Back-off pulling image "gcr.io" 然后是这个错误: This step is in Pending state with this message: ErrImagePull: rpc
我很难正确地设置顶点AI管道,它执行以下操作:
从API中读取数据并存储到GCS,并作为批量预测的输入。
获取现有模型(顶点AI上的视频分类)
使用第1点的输入创建批处理预测作业。
正如我们将会看到的,我对顶点管道/Kubeflow没有太多的经验,因此我请求帮助/建议,希望这只是一些初学者的错误。这是我作为管道使用的代码的要点
from google_cloud_pipeline_components import aiplatform as gcc_aip
from kfp.v2 import dsl
from kfp.v2.dsl import component
f
我使用以下instructions在KIND之上安装了一个运行基于tekton的kubeflow管道的kubernetes集群 现在,我从Elyra pipelines编辑器得到以下错误消息。在基于argo的kfp集群上运行效果良好。 kfp编译器不知何故不支持tekton?有没有人能帮我照亮一下? HTTP响应正文: {"error_message":"Error creating pipeline: Create pipeline failed:
Failed to get parameters from the pipelineRun: Invalid inp
我试图将元素列表作为PipelineParameter发送到轻量级组件。
这里是一个再现问题的示例。以下是功能:
def my_func(my_list: list) -> bool:
print(f'my_list is {my_list}')
print(f'my_list is of type {type(my_list)}')
print(f'elem 0 is {my_list[0]}')
print(f'elem 1 is {my_list[1]}')
return Tru
我试图做一个简单的基本顶点管道,当我上传json文件时,我得到了以下内容:
Failed to create pipeline job. Error: Permission 'aiplatform.metadataStores.get' denied on resource '//aiplatform.googleapis.com/projects/399668206801/locations/us-central1/metadataStores/default' (or it may not exist).
我找不到如何创建一个-- docs ()说它将为我创
我已经成功地运行了下面的管道,它创建了一个数据集,训练了一个模型,并使用VertexAIs管道工具部署到一个端点,当所有东西都是基于us-central1 1的时候。现在,当我将该地区改为欧洲西部2时,我会得到以下错误:
debug_error_string = "{"created":"@1647430410.324290053","description":"Error received from peer
ipv4:172.217.169.74:443","file":"src/core/li
我正在尝试使用kfp.components.ComponentStore加载一些预置的gcp kubeflow组件。但是,我得到了这个错误:
line 180, in _load_component_spec_in_component_ref
if self.uri_search_template:
AttributeError: 'ComponentStore' object has no attribute 'uri_search_template'
在这一行代码中:
mlengine_train_op = component_store.load_
我正在探索Kubeflow作为部署和连接典型ML管道的各种组件的一种选择。我使用坞容器作为Kubeflow组件,到目前为止,我还无法成功地使用ContainerOp.file_outputs对象在组件之间传递结果。
根据我对这个特性的理解,创建并保存到一个声明为组件的file_outputs之一的文件,应该会导致它持久化,并且可以被下面的组件读取。
这就是我试图在管道python代码中声明这一点的方式:
import kfp.dsl as dsl
import kfp.gcp as gcp
@dsl.pipeline(name='kubeflow demo')
def pi
请帮助理解创建kubeflow管道组件的不同方法之间有什么有意义/显著的差异,以及有这么多方法的原因?
from kfp.components import func_to_container_op
@func_to_container_op
def add_op(a: float, b: float) -> float:
"""Returns sum of two arguments"""
return a + b
from kfp.v2.dsl import component
@component
def add_
我是Kubeflow和k8s的新手。我已经设置了一个单节点k8s集群,并在上面安装了Kubeflow。我现在正在尝试"Kubeflow for Machine Learning“一书中的”conditional pipeline“简单示例,但我收到了"cannot post /apis/v1beta1/experiments”错误... Reason: Not Found
HTTP response headers: HTTPHeaderDict({'x-powered-by': 'Express', 'content-security