Wie richte ich MLFlow auf GCP ein? - Analytics Vidhya

In diesem Handbuch wird MLFlow sicher auf der Google Cloud -Plattform (GCP), der Nutzung von Cloud -Lauf, Cloud -IAP, VPC -Egress und GCS -Sicherung bereitgestellt. Es ist für Benutzer konzipiert, die mit GCP- und Befehlszeilenschnittstellen vertraut sind.

Schlüsselmerkmale:

• Secure MLFlow-Bereitstellung: Verwendet Cloud Run für kostengünstige, skalierbare MLFlow Backend Server-Bereitstellung. Cloud IAP- und HTTPS -Lastausgleich beschränken den Zugriff auf autorisierte Benutzer. MLFlow -Artefakte werden über GCS -Sicherungen sicher im Cloud -Speicher (GCS) gespeichert, wodurch die Belichtung des öffentlichen Internets vermieden wird. Cloud SQL, auf das über VPC -Egress zugegriffen wird, verwaltet Metadaten sicher.
• Schritt-für-Schritt-Anweisungen: Die Anleitung enthält detaillierte Schritte, einschließlich Voraussetzung, IAM-Rollenerstellung, VPC-Netzwerkkonfiguration, CloudsQL- und GCS-Setup, Geheimverwaltung, Artefaktregistrierungserstellung, Domänenvorbereitung, Cloud-Auslauf-Bereitstellung über die GUI und IAP-Konfiguration.
• Programmatischer IAP -Zugriff: In dem Handbuch wird erläutert, wie der programmatische Zugriff auf den MLFlow -Server mithilfe von OAUTH 2.0 -Client -Anmeldeinformationen und Service -Konto -Schlüssel konfiguriert wird.

Zusammenfassung des Bereitstellungsverfahrens:

1. Voraussetzungen: Installieren Sie GCLOUD CLI, Direnv, erstellen Sie ein GCP -Projekt und ein Benutzer und klonen Sie das bereitgestellte Git -Repository. Definieren Sie Umgebungsvariablen (.Envrc -Datei).
2. API Enablement & IAM -Rollen: Aktivieren Sie die erforderlichen GCP -APIs und erstellen Sie eine benutzerdefinierte IAM -Rolle mit geeigneten Berechtigungen für das MLFlow -Dienstkonto.
3. VPC -Netzwerkerstellung: Erstellen Sie ein VPC -Netzwerk und konfigurieren Sie den Zugang zum privaten Dienst mit VPC Peering für Cloud SQL.
4. CloudsQL -Konfiguration: Erstellen Sie eine Cloud -SQL -Instanz mit einer privaten IP -Adresse, einem Benutzer und einer Datenbank.
5. GCS -Setup: Erstellen Sie einen GCS -Bucket mit eingeschränktem Zugriff und ermöglichen nur den Zugriff durch das MLFlow -Dienstkonto.
6. Geheimverwaltung: Cloudsql URI und GCS -Bucket -Pfad sicher in Google Cloud Secrets.
7. Artefaktregistrierung: Erstellen Sie ein Docker -Repository und drücken Sie das MLFlow Docker -Bild.
8. Domain & Load Balancing: Holen Sie sich einen Domänennamen, konfigurieren Sie Cloud -DNs und stellen Sie den Cloud -Auslauf -Dienst mit der GUI ein, wobei der externe Last -Balancer und die erforderlichen Einstellungen (einschließlich Netzwerk, Geheimnisse und Servicekonto) konfiguriert werden. Aktualisieren Sie DNS -Datensätze.
9. Cloud -IAP -Konfiguration: Konfigurieren Sie Cloud IAP, um den Zugriff auf den MLFlow -Server zu sichern. Zu den autorisierten Benutzern die erforderlichen IAM -Berechtigungen ( roles/iap.httpsResourceAccessor ) gewähren.
10. Programmatischer Zugriff: Konfigurieren Sie den programmatischen Zugriff mithilfe der OAuth -Client -ID und Service -Konto -Schlüssel.

Diese detaillierte Anleitung bietet eine robuste und sichere Methode für die Bereitstellung von MLFlow auf GCP. Denken Sie daran, alle Platzhalterwerte durch Ihre spezifischen GCP -Projektdetails zu ersetzen. Der Leitfaden enthält auch Tipps und FAQs der Fehlerbehebung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie richte ich MLFlow auf GCP ein? - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!