前回はGoogle Cloud のMLOps サービスAI Platform Pipelines で 簡単に手書き数字の分類システム(MNIST)を開発する例(
GCP:AI platform pipelinesで MLOpsを実践した)を紹介させていただきました。
今回はGCP でKubeflow の環境を構築するもう一つの方法であるMiniKF を皆さんへ紹介します。
※GCP及びMiniKFの利用料金がかかります
MiniKFとは
MiniKF は名前のとおりクラウド(GCP/AWS など)に一つの instance でKubeflow を自動的に環境構築するツールです。MiniKFを利用して数分間でWeb UIでKubeflowの
環境構築ができるので大変便利です。
MiniKFのインストール画面を探す
GCPのMarketplaceでMiniKFを探してください。
![](https://techblog.gmo-ap.jp/wp-content/uploads/2022/04/21b41981299c672c8e44b68e1e3e893a.png)
MiniKF を選んで設定画面へ進めましょう。
![](https://techblog.gmo-ap.jp/wp-content/uploads/2022/04/3ad84b951b17719c11bc9655c2fc5f4d-1.png)
MiniKFをLAUNCHしましょう。
![](https://techblog.gmo-ap.jp/wp-content/uploads/2022/04/1fe88ffbf4f934617571142bb541f553.png)
Delopy name,zone とinstance のspec を設定した上でMiniKF のinstance を立ち上げます。今回は例としてdefault値のままinstanceを作成しました。
※MiniKFやGCP利用料金を確認の上、instanceの作成をしてください
MiniKF のinstance が準備できたら下記のような設定画面が出てきます。Kubeflow のDashboard のURL とユーザー名、パスワードが記載されていますがinstance はまだ初期化されてないので接続できません。
SSHのボタンを押してkubeflowのinstanceへTerminalで接続してMiniKFを初期化のコマンド:miniKFを入力してください。 ![](https://techblog.gmo-ap.jp/wp-content/uploads/2022/04/441e5cba7f5ee2b8dba527cf67b9fee5.png)
初期化の完了までは少々待ってください。
![](https://techblog.gmo-ap.jp/wp-content/uploads/2022/04/1eadc20b1e4b00dc1f520b7fc6264b66.png)
5 分ぐらい待って初期化できた!ここまででMiniKF のinstance のdeploy は完了しました。
Dashboardを確認
MIniKFの設定画面に記載されたDashboardのURLとユーザー名、パスワードを利用してKubeflowのDashboardを確認しましょう。
![](https://techblog.gmo-ap.jp/wp-content/uploads/2022/04/ab07b6fb3ee0a2b515661ba576ed986d.png)
パスワードを入れてログインします。
![](https://techblog.gmo-ap.jp/wp-content/uploads/2022/04/5d2d239e15b506a04e7bfc0aedf912a7.png)
ログインできました。
まとめ
今回はGCP でMiniKF を利用する方法を皆さんに共有させて頂きました。いかがでしたでしょうか。もし皆さんの業務にお役に立てれば幸いです。
※ 今回作成したリソースは削除しないと継続して課金が発生するので注意してください