Cloud ML Platform компоненттерімен жұмыс істеуге арналған әдістер
Бұл әдістер келесі операцияларды орындауға мүмкіндік береді:
- JupyterHub, MLflow және MLflow Deploy инстанстарын жасауға қажетті ақпаратты алу.
- JupyterHub, MLflow және MLflow Deploy инстанстарын жасау және оларды басқару.
- MLflow Deploy инстанстарында ML-модельдерді өрістету және олардың жұмысқа қабілеттілігін тексеру.
- ML-модельдердің болжамдарын алу.
JupyterHub, MLflow, MLflow Deploy инстанстарын жасауға қолжетімді барлық ВМ конфигурация шаблондарының тізімін алу.
Токеннің қажетті рөлі: Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргументтер жоқ.
Қолжетімді ВМ конфигурация шаблондарының тізімі. Тізімнің әрбір элементі келесі ақпаратты қамтиды:
- шаблон ID-і;
- шаблон атауы;
- жедел жад көлемі;
- CPU ядроларының саны;
- қосымша спецификациялар.
Жобада қолжетімді барлық стандартты желілердің тізімін алу.
Токеннің қажетті рөлі: Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргументтер жоқ.
Жобаның стандартты желілерінің тізімі. Тізімнің әрбір элементі ID-ді, атауды, SDN және желінің басқа параметрлерін қамтиды.
Жобада қолжетімді барлық сыртқы желілердің тізімін алу.
Токеннің қажетті рөлі: Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргументтер жоқ.
Жобаның сыртқы желілерінің тізімі. Тізімнің әрбір элементі ID-ді, атауды, SDN және желінің басқа параметрлерін қамтиды.
JupyterHub инстансын жасау.
Токеннің қажетті рөлі: Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргумент | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
(міндетті) |
| JupyterHub инстансының атауы |
(міндетті емес) |
| Инстанстың домендік атауы. Егер көрсетілмесе, автоматты түрде жасалады. Домендік атауға қойылатын талаптар:
|
(міндетті) |
| Инстанс әкімшісінің логині |
(міндетті) |
| Инстанс әкімшісінің құпиясөзі. Құпиясөзге қойылатын талаптар:
|
(міндетті) |
| Инстанс ВМ-ын жасауға арналған конфигурация шаблонының идентификаторы. Конфигурация шаблондарының тізімін және олардың идентификаторларын get_flavors әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| Инстанс дискілерінің тізімі. Әрбір диск
Диск сипаттамасының мысалы:
|
(міндетті) |
| Инстанс қосылатын желі. Желі Желі сипаттамасының мысалы:
|
(міндетті емес) |
| Инстансқа қосылатын бакет атауы. Егер жоқ бакет атауы көрсетілсе, көрсетілген атаумен жаңа бакет жасалады. Жаңа бакет атауына қойылатын талаптар:
|
Жасалған JupyterHub инстансы туралы ақпараты бар VmDetailInfo класының объектісі.
Бакетті JupyterHub инстансына қосу.
Токеннің қажетті рөлі: Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргумент | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
(міндетті) |
| JupyterHub инстансының идентификаторы. Cloud ML Platform-тың барлық инстанстарының тізімін және олардың идентификаторларын get_all_instances_info әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| Инстансқа қосылатын бакет атауы. Егер жоқ бакет атауы көрсетілсе, көрсетілген атаумен жаңа бакет жасалады. Жаңа бакет атауына қойылатын талаптар:
|
Қайтарылатын мән жоқ.
Бар JupyterHub инстансына қосылған MLflow инстансын жасау.
Токеннің қажетті рөлі: Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргумент | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
(міндетті) |
| MLflow инстансының атауы |
(міндетті) |
| MLflow инстансы қосылатын бар JupyterHub инстансының идентификаторы. Cloud ML Platform-тың барлық инстанстарының тізімін және олардың идентификаторларын get_all_instances_info әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті емес) |
| Инстанстың домендік атауы. Егер көрсетілмесе, автоматты түрде жасалады. Домендік атауға қойылатын талаптар:
|
(міндетті) |
| Инстанс ВМ-ын жасауға арналған конфигурация шаблонының идентификаторы. Конфигурация шаблондарының тізімін және олардың идентификаторларын get_flavors әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| Инстанс дискілерінің тізімі. Әрбір диск
Диск сипаттамасының мысалы:
|
(міндетті) |
| Инстанс қосылатын желі. Ол MLflow инстансы қосылатын JupyterHub инстансының желісімен сәйкес келуі тиіс. Желі Желі сипаттамасының мысалы:
|
(міндетті) |
| MLflow инстансын демо режимінде жасау:
Әдепкі мәні: |
Жасалған MLflow инстансы туралы ақпараты бар VmDetailInfo класының объектісі.
Бар MLflow немесе MLflow Standalone инстансына қосылған MLflow Deploy инстансын жасау.
Токеннің қажетті рөлі: Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргумент | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
(міндетті) |
| MLflow Deploy инстансының атауы |
(міндетті) |
| MLflow Deploy инстансы қосылатын бар MLflow немесе MLflow Standalone инстансының идентификаторы. Cloud ML Platform-тың барлық инстанстарының тізімін және олардың идентификаторларын get_all_instances_info әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| JupyterHub инстансы немесе MLflow Standalone әкімшісінің логині |
(міндетті) |
| JupyterHub инстансы немесе MLflow Standalone әкімшісінің құпиясөзі |
(міндетті емес) |
| Инстанстың домендік атауы. Егер көрсетілмесе, автоматты түрде жасалады. Домендік атауға қойылатын талаптар:
|
(міндетті) |
| Инстанс ВМ-ын жасауға арналған конфигурация шаблонының идентификаторы. Конфигурация шаблондарының тізімін және олардың идентификаторларын get_flavors әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| Инстанс дискілерінің тізімі. Әрбір диск
Диск сипаттамасының мысалы:
|
(міндетті) |
| Инстанс қосылатын желі. Ол MLflow Deploy инстансы қосылатын JupyterHub немесе MLflow Standalone инстансының желісімен сәйкес келуі тиіс. Желі Желі сипаттамасының мысалы:
|
(міндетті) |
| MLflow Deploy инстансын демо режимінде жасау:
Әдепкі мәні: |
Жасалған MLflow Deploy инстансы туралы ақпараты бар VmDetailInfo класының объектісі.
Cloud ML Platform-тың барлық инстанстарының тізімін алу: JupyterHub, MLflow және MLflow Deploy.
Токеннің қажетті рөлі: Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргументтер жоқ.
Жобада бар барлық JupyterHub, MLflow және MLflow Deploy инстанстары туралы ақпараты бар VmDetailInfo класы объектілерінің тізімі.
Cloud ML Platform (JupyterHub, MLflow, MLflow Deploy) инстансы туралы ақпаратты оның идентификаторы бойынша алу.
Токеннің қажетті рөлі: Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргумент | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
(міндетті) |
| Cloud ML Platform инстансының идентификаторы. Cloud ML Platform-тың барлық инстанстарының тізімін және олардың идентификаторларын get_all_instances_info әдісі арқылы алуға болады |
Көрсетілген идентификаторы бар Cloud ML Platform инстансы туралы ақпараты бар VmDetailInfo класының объектісі.
Cloud ML Platform инстансын жою (JupyterHub, MLflow немесе MLflow Deploy).
Токеннің қажетті рөлі: Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргумент | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
(міндетті) |
| Cloud ML Platform инстансының идентификаторы. Cloud ML Platform-тың барлық инстанстарының тізімін және олардың идентификаторларын get_all_instances_info әдісі арқылы алуға болады |
Қайтарылатын мән жоқ.
Қашықтағы ML-модельді өрістетуді жасау.
Токеннің қажетті рөлі: Пользователь немесе Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргумент | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
(міндетті) |
| Қашықтағы ML-модель өрістетілетін MLflow Deploy инстансының атауы. Cloud ML Platform-тың барлық инстанстарының тізімін және олардың атауларын get_all_instances_info әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| Қашықтағы ML-модель өрістетуінің атауы |
(міндетті) |
| MLflow инстансының артефакттар қоймасындағы ML-модельдің URI-і |
(міндетті) |
| MLflow Deploy инстансы байланыстырылған JupyterHub инстансы немесе MLflow Standalone әкімшісінің логині |
(міндетті) |
| MLflow Deploy инстансы байланыстырылған JupyterHub инстансы немесе MLflow Standalone әкімшісінің құпиясөзі |
(міндетті) |
| Қашықтағы ML-модель әдістеріне, яғни predict_model және ping_model әдістеріне қол жеткізуге арналған пайдаланушы логині |
(міндетті) |
| Қашықтағы ML-модель әдістеріне қол жеткізуге арналған пайдаланушы құпиясөзі |
(міндетті) |
| Қашықтағы ML-модель қолжетімді болатын MLflow Deploy инстансының порты. Егер |
Жасалған ML-модель өрістетуі туралы ақпараты бар DeployOut класының объектісі: оның атауы, мәртебесі және басқа параметрлері.
MLflow Deploy инстансында қолжетімді барлық ML-модель өрістетулерінің тізімін алу.
Токеннің қажетті рөлі: Пользователь немесе Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргумент | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
(міндетті) |
| MLflow Deploy инстансының атауы. Cloud ML Platform-тың барлық инстанстарының тізімін және олардың атауларын get_all_instances_info әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| MLflow Deploy инстансы байланыстырылған JupyterHub инстансы немесе MLflow Standalone әкімшісінің логині |
(міндетті) |
| MLflow Deploy инстансы байланыстырылған JupyterHub инстансы немесе MLflow Standalone әкімшісінің құпиясөзі |
Көрсетілген инстанста қолжетімді ML-модель өрістетулері туралы ақпараты бар DeployOut класы объектілерінің тізімі: олардың атаулары, мәртебелері және басқа параметрлері.
ML-модель өрістетуі туралы ақпаратты оның атауы бойынша алу.
Токеннің қажетті рөлі: Пользователь немесе Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргумент | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
(міндетті) |
| MLflow Deploy инстансының атауы. Cloud ML Platform-тың барлық инстанстарының тізімін және олардың атауларын get_all_instances_info әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| Қашықтағы ML-модель өрістетуінің атауы. Барлық өрістетулердің тізімін және олардың атауларын list_deployments әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| MLflow Deploy инстансы байланыстырылған JupyterHub инстансы немесе MLflow Standalone әкімшісінің логині |
(міндетті) |
| MLflow Deploy инстансы байланыстырылған JupyterHub инстансы немесе MLflow Standalone әкімшісінің құпиясөзі |
Көрсетілген ML-модель өрістетуі туралы ақпараты бар DeployOut класының объектісі: оның атауы, мәртебесі және басқа параметрлері.
ML-модель өрістетуін жою.
Токеннің қажетті рөлі: Пользователь немесе Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргумент | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
(міндетті) |
| MLflow Deploy инстансының атауы. Cloud ML Platform-тың барлық инстанстарының тізімін және олардың атауларын get_all_instances_info әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| ML-модель өрістетуінің атауы. Барлық өрістетулердің тізімін және олардың атауларын list_deployments әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| MLflow Deploy инстансы байланыстырылған JupyterHub инстансы немесе MLflow Standalone әкімшісінің логині |
(міндетті) |
| MLflow Deploy инстансы байланыстырылған JupyterHub инстансы немесе MLflow Standalone әкімшісінің құпиясөзі |
Қайтарылатын мән жоқ.
Қашықтағы ML-модельдің жұмысқа дайындығын тексеру.
Токеннің қажетті рөлі: Пользователь немесе Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргумент | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
(міндетті) |
| ML-модель өрістетілген MLflow Deploy инстансының атауы. Cloud ML Platform-тың барлық инстанстарының тізімін және олардың атауларын get_all_instances_info әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| Қашықтағы ML-модель өрістетуінің атауы. Барлық өрістетулердің тізімін және олардың атауларын list_deployments әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| create_deployment әдісін шақырғанда көрсетілген қашықтағы ML-модель әдістеріне қол жеткізуге арналған пайдаланушы логині |
(міндетті) |
| create_deployment әдісін шақырғанда көрсетілген қашықтағы ML-модель әдістеріне қол жеткізуге арналған пайдаланушы құпиясөзі |
Егер модель жұмысқа дайын болса, жаңа жолдың \n символы.
Берілген кіріс деректері үшін ML-модельдің болжамын алу.
Токеннің қажетті рөлі: Пользователь немесе Администратор. Токен рөлдері туралы толығырақ.
Аргумент | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
(міндетті) |
| ML-модельге арналған кіріс деректері |
(міндетті) |
| ML-модель өрістетілген MLflow Deploy инстансының атауы. Cloud ML Platform-тың барлық инстанстарының тізімін және олардың атауларын get_all_instances_info әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| Қашықтағы ML-модель өрістетуінің атауы. Барлық өрістетулердің тізімін және олардың атауларын list_deployments әдісі арқылы алуға болады |
(міндетті) |
| create_deployment әдісін шақырғанда көрсетілген қашықтағы ML-модель әдістеріне қол жеткізуге арналған пайдаланушы логині |
(міндетті) |
| create_deployment әдісін шақырғанда көрсетілген қашықтағы ML-модель әдістеріне қол жеткізуге арналған пайдаланушы құпиясөзі |
Берілген кіріс деректері үшін Dict[str, Any] форматындағы ML-модель болжамы.