[쿠버플로우] 화면 커스터마이징

목차

1. Kubeflow 커스터마이징

01. MLflow 설치 및 대시보드 추가하기

- 두 가지 성격의 저장소가 필요함

• DB (metadata 저장)
• Storage (Artifact 저장)

- DB를 위해 일반적으로 PostgreSQL을 사용하고, 아티팩트를 저장하기 위해 S3를 사용함

- Kubeflow는 기본적으로 저장소로 MinIO를 사용하기에 여기에 mlflow용 버킷을 만들고 사용할 수 있음

 

MLflow를 위한 Minio bucket 생성

- Kubeflow를 위해 이미 설치된 minio 서비스에 접속해 버킷을 생성함

kubectl port-forward -n kubeflow svc/minio-service 9000:9000

 

 

 

- http://localhost:9000/ 에 접속한 뒤 아래 계정으로 로그인함

• Access Key: minio
• Secret Key: minio123

 

 

- 이후 mlflow라는 이름으로 버킷을 생성함

- mlflow를 위한 artifact 저장소가 준비됨

- mlflow를 설치할 Helm 차트에서 설치를 제공해서 따로 설치를 하지 않음

 

 

MLflow 설치

- 아래 명령어로 설치를 함

kubectl create ns mlflow
 
kubectl create -n mlflow secret generic mlflow-secret \
    --from-literal=AWS_ACCESS_KEY_ID=minio \
    --from-literal=AWS_SECRET_ACCESS_KEY='minio123'
 
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
helm upgrade --install mlflow bitnami/mlflow -n mlflow --version 0.10.3 \
--set minio.enabled=false \
--set externalS3.host=minio-service.kubeflow \
--set externalS3.port=9000 \
--set externalS3.existingSecret=mlflow-secret \
--set externalS3.existingSecretAccessKeyIDKey="AWS_ACCESS_KEY_ID" \
--set externalS3.existingSecretKeySecretKey="AWS_SECRET_ACCESS_KEY" \
--set externalS3.bucket="mlflow" \
--set externalS3.protocol=http

 

 

 

 

- http://localhost:32429에 접속하고 로그인하면 아래와 같은 화면이 나와야 함

• username: user
• password: kubectl get secret --namespace mlflow mlflow-tracking -o jsonpath="{.data.admin-password }" | base64 -d

 

 

virtual service 생성

- Kubeflow의 Central Dashboard에서 하나의 탭을 클릭할 때 다양한 엔드포인트로 라우팅 하기 위해 VirtualService를 사용 (Jupyter, Katib, pipeline 등)

- MLflow 버튼을 클릭하면 mlflow tracker UI로 라우팅 해야 하므로 추가로 Virtual Service를 생성해야 함

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: mlflow
  namespace: kubeflow
spec:
  gateways:
  - kubeflow/kubeflow-gateway
  hosts:
  - '*'
  http:
  - match:
    - uri:
        prefix: /mlflow/
    rewrite:
      uri: /
    route:
    - destination:
        host: mlflow-tracking.mlflow.svc.cluster.local
        port:
          number: 80

kubectl apply -f mlflow_virtual_service.yaml

 

- /mlflow/ 라는 라우터에 접근 시 mlflow-tracking.mlflow.svc.cluster.local:80로부터 요청을 받아옴

 

 

Central Dashboard 수정

- Central Dashboard에 버튼을 추가하기 위해, configmap에 정의된 것을 수정함

kubectl edit cm centraldashboard-config -n kubeflow

 

 

- 아래와 같은 내용을 추가함

{
  "type": "item",
  "link": "/mlflow/",
  "text": "mlflow",
  "icon": "device:access-alarm"
}

 

 

 

- 그 후 Central Dashboard를 재시작함

kubectl rollout restart deploy centraldashboard -n kubeflow

 

 

 

- 다시 대시보드에 접근하여 확인함!

 

 

02. Kubeflow 대시보드 탭 삭제하기 

현재 탭 확인

- 이중에서 'Endpoints'부터 'Executions'까지의 탭을 전부 삭제하고 확인해볼 예정

 

configmap 수정

- 'Volumes'부터 이전에 추가한 'mlflow' 사이의 탭을 전부 삭제함

kubectl edit cm centraldashboard-config -n kubeflow

 

 

 

- 그 후 Central Dashboard를 재시작함

kubectl rollout restart deploy centraldashboard -n kubeflow

 

 

- 다시 대시보드에 접근하면 탭이 삭제된 것을 확인할 수 있음!