Kubeflow를 이용한 Jupyter Notebook 환경 구성
카카오클라우드 쿠버네티스 환경에서 Kubeflow 서비스를 사용하여 Jupyter Notebook을 구성하는 과정을 설명합니다.
기본 정보
- 예상 소요 시간: 30분
- 권장 운영 체제: MacOS, Ubuntu
- Region: kr-central-2
- 사전 준비 사항
시작하기 전에
카카오클라우드 Kubernetes Engine 서비스와 Kubeflow 서비스를 활용하여 효율적인 MLOps 환경의 기반을 구축할 수 있습니다. 이 문서에서는 Jupyter Notebook을 사용해 데이터 분석 및 모델 학습을 수행하고, Kubeflow의 다양한 기능을 이용해 머신러닝 워크플로우를 최적화하는 방법을 학습합니다.
시나리오 소개
이번 시나리오에서는 카카오클라우드 콘 솔에서 Kubeflow를 생성하고, 대시보드에 접속한 뒤 Jupyter Notebook 인스턴스를 생성하는 일련의 과정을 안내합니다. 이 시나리오의 주요 내용은 다음과 같습니다.
- 쿠버네티스 클러스터 및 파일스토리지 환경 설정
- Jupyter Notebook 생성 후 데이터 분석과 모델 학습을 수행
- Kubeflow의 다양한 컴포넌트와 기능을 활용하여 머신러닝 워크플로우를 구성
사전 작업
Kubeflow 환경을 구축하기 위한 사전 작업으로 쿠버네티스 클러스터와 파일 스토리지를 생성하고 설정합니다.
1. 쿠버네티스 클러스터 생성
Kubeflow 환경을 위한 기본적인 쿠버네티스 클러스터를 구성합니다. 이 클러스터는 Kubeflow의 다양한 컴포넌트들이 배포될 기반입니다.
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카카오클라우드 콘솔 > Container Pack > Kubernetes Engine 메뉴에서 [클러스터 만들기]를 클릭합니다. 이 문서에서 사용하는 클러스터 설정을 참고하여 클러스터를 생성합니다.
클러스터 설정