Creación de un pipeline

Cree un pipeline de Data Science para ejecutar una tarea.

Asegúrese de que ha creado las políticas, la autenticación y la autorización necesarias para pipelines.

Importante

Para el correcto funcionamiento de los pasos del script, asegúrese de haber agregado la siguiente regla a una política de grupo dinámico:

all {resource.type='datasciencepipelinerun', resource.compartment.id='<pipeline-run-compartment-ocid>'}

Antes de empezar:

Cree un archivo de artefacto de paso.
Revise el uso de variables de entorno de pipelines.
Para almacenar y gestionar logs de pipeline, aprenda sobre el registro.
Decida qué entorno conda desea utilizar. Si necesita un entorno conda personalizado, cree y publique uno.

Puede crear pipelines mediante el SDK de ADS, la consola de OCI o el SDK de OCI.

El uso de ADS para crear pipelines puede facilitar el desarrollo del pipeline, los pasos y las dependencias. ADS soporta la lectura y escritura del pipeline desde y hacia un archivo YAML. Puede utilizar ADS para ver una representación visual del pipeline. Recomendamos que utilice ADS para crear y gestionar pipelines con código.

1. En la página Pipelines, seleccione Crear pipeline. Si necesita ayuda para buscar la lista de pipelines, consulte Listado de pipelines.
2. (Opcional) Seleccione un compartimento diferente para el pipeline.
3. (Opcional) Introduzca un nombre y una descripción para el pipeline (límite de 255 caracteres). Si no proporciona un nombre, se genera automáticamente un nombre.
  
  Por ejemplo, pipeline2022808222435.
4. Seleccione Agregar pasos de pipeline para empezar a definir el flujo de trabajo para el pipeline.
5. En el panel Agregar paso de pipeline, seleccione una de las siguientes opciones y, a continuación, finalice la creación del pipeline:
Desde un puesto
El paso de pipeline utiliza un trabajo existente. Seleccione uno de los trabajos del arrendamiento.

Introduzca un nombre único para el paso. No puede repetir un nombre de paso en un pipeline.
(Opcional) Introduzca una descripción de paso, que puede ayudarle a encontrar dependencias de paso.
(Opcional) Si este paso depende de otro paso, seleccione uno o más pasos para ejecutarlos antes de este paso.
Seleccione el trabajo para el paso que se va a ejecutar.
(Opcional) Introduzca o seleccione cualquiera de los siguientes valores para controlar este paso de pipeline:

Clave y valor de variable de entorno personalizados

Las variables de entorno para este paso de pipeline.

Valor

Valor de la clave de variable de entorno personalizada.

Puede seleccionar Clave de entorno personalizada adicional para especificar más variables.

Argumentos de la línea de comandos

Argumentos de la línea de comandos que desea utilizar para ejecutar el paso de pipeline.

Tiempo de ejecución máximo (en minutos)

Número máximo de minutos que se puede ejecutar el paso de pipeline. El servicio cancela la ejecución del pipeline si su tiempo de ejecución supera el valor especificado. El tiempo de ejecución máximo es de 30 días (43 200 minutos). Se recomienda configurar un tiempo de ejecución máximo en todas las ejecuciones de pipeline para evitar ejecuciones de pipeline sin control.

Seleccione Guardar para agregar el paso y volver a la página Crear pipeline.
(Opcional) Seleccione +Add pasos de pipeline para agregar más pasos para completar el flujo de trabajo y repita los pasos anteriores.
(Opcional) Cree una configuración de pipeline por defecto que se utilice cuando se ejecute el pipeline introduciendo variables de entorno, argumentos de línea de comandos y opciones de tiempo de ejecución máximo. Consulte el paso 5 para obtener una explicación de estos campos.
(Opcional) Seleccione una unidad de computación seleccionando Seleccionar y siguiendo estos pasos:

Seleccione un tipo de instancia.

Seleccione una serie de unidades.

Seleccione una de las unidades de computación soportadas de la serie.

Seleccione la unidad que mejor se adapte a cómo desea utilizar el recurso. Para la unidad AMD, puede utilizar el valor por defecto o definir el número de OCPU y la memoria.

Para cada OCPU, seleccione hasta 64 GB de memoria y un total máximo de 512 GB. La cantidad mínima de memoria permitida es de 1 GB o un valor que coincida con el número de OCPU, cualquiera que sea mayor.

Seleccione Select shape.

En Almacenamiento de bloques, introduzca la cantidad de almacenamiento que desea utilizar entre 50 GB y 10, 240 GB (10 TB). Puede cambiar el valor en incrementos de 1 GB. El valor por defecto es 100 GB.
(Opcional) Para utilizar el registro, seleccione Seleccionar y, a continuación, asegúrese de que se ha seleccionado Activar registro.

Seleccione un grupo de logs en la lista. Puede cambiar a un compartimento diferente para especificar un grupo de logs de un compartimento diferente al del trabajo.

Seleccione una de las siguientes opciones para almacenar todos los mensajes stdout y stderr:

Activar creación automática de logs

Data Science crea automáticamente un log cuando se inicia el trabajo.

Seleccione un log

Seleccione el log que desea utilizar.

Seleccione Seleccionar para volver a la página de creación de ejecución de trabajo.

(Opcional) Seleccione Mostrar opciones avanzadas para agregar etiquetas al pipeline.
(Opcional) En la sección Etiquetas, agregue una o más etiquetas a <resourceType>. Si tiene permisos para crear un recurso, también tiene permisos para aplicar etiquetas de formato libre a ese recurso. Para aplicar una etiqueta definida, debe tener permisos para utilizar el espacio de nombres de la etiqueta. Para obtener más información sobre el etiquetado, consulte Etiquetas de recursos. Si no está seguro de si aplicar etiquetas, omita esta opción o pregunte a un administrador. Puede aplicar etiquetas más tarde.
Haga clic en Crear.

Después de que el pipeline esté en estado activo, puede usar ejecuciones de pipeline para ejecutar el pipeline de forma repetida.
A partir de un script
El paso utiliza un script para ejecutarse. Debe cargar el artefacto que contiene todo el código para que se ejecute el paso.

Introduzca un nombre único para el paso. No puede repetir un nombre de paso en un pipeline.
(Opcional) Introduzca una descripción de paso, que puede ayudarle a encontrar dependencias de paso.
(Opcional) Si este paso depende de otro paso, seleccione uno o más pasos para ejecutarlos antes de este paso.
Arrastre un archivo de paso de trabajo al cuadro o seleccione seleccionar un archivo para desplazarse hasta él para su selección.
En Punto de entrada, seleccione un archivo para que sea el punto de ejecución de entrada del paso. Esto es útil cuando tiene muchos archivos.
(Opcional) Introduzca o seleccione cualquiera de los siguientes valores para controlar este paso de pipeline:

Clave y valor de variable de entorno personalizados

Las variables de entorno para este paso de pipeline.

Valor

Valor de la clave de variable de entorno personalizada.

Puede seleccionar Clave de entorno personalizada adicional para especificar más variables.

Argumentos de la línea de comandos

Argumentos de la línea de comandos que desea utilizar para ejecutar el paso de pipeline.

Tiempo de ejecución máximo (en minutos)

Número máximo de minutos que se puede ejecutar el paso de pipeline. El servicio cancela la ejecución del pipeline si su tiempo de ejecución supera el valor especificado. El tiempo de ejecución máximo es de 30 días (43 200 minutos). Se recomienda configurar un tiempo de ejecución máximo en todas las ejecuciones de pipeline para evitar ejecuciones de pipeline sin control.

(Opcional) Cree una configuración de pipeline por defecto que se utilice cuando se ejecute el pipeline introduciendo variables de entorno, argumentos de línea de comandos y opciones de tiempo de ejecución máximo. Consulte el paso 6 para obtener una explicación de estos campos.
En Almacenamiento de bloques, introduzca la cantidad de almacenamiento que desea utilizar entre 50 GB y 10, 240 GB (10 TB). Puede cambiar el valor en incrementos de 1 GB. El valor por defecto es 100 GB.
Seleccione Guardar para agregar el paso y volver a la página Crear pipeline.
(Opcional) Utilice +Add pasos de pipeline para agregar más pasos para completar el flujo de trabajo repitiendo los pasos anteriores.
(Opcional) Cree una configuración de pipeline por defecto que se utilice cuando se ejecute el pipeline introduciendo variables de entorno, argumentos de línea de comandos y opciones de tiempo de ejecución máximo. Consulte el paso 6 para obtener una explicación de estos campos.
En Almacenamiento de bloques, introduzca la cantidad de almacenamiento que desea utilizar entre 50 GB y 10, 240 GB (10 TB). Puede cambiar el valor en incrementos de 1 GB. El valor por defecto es 100 GB.
Seleccione una de las siguientes opciones para configurar el tipo de red:

Red por defecto: la carga de trabajo se asocia mediante una VNIC secundaria a una VCN y una subred preconfiguradas gestionadas por el servicio. Esta subred proporcionada permite la salida a la Internet pública a través de un gateway de NAT y el acceso a otros servicios de Oracle Cloud a través de un gateway de servicio.

Si solo necesita acceder a los servicios públicos de Internet y OCI, recomendamos utilizar esta opción. No es necesario que cree recursos de red ni escriba políticas para los permisos de red.

Red personalizada: seleccione la VCN y la subred que desea utilizar para el recurso (trabajo o sesión de bloc de notas).

Para obtener acceso de salida a la red pública de Internet, utilice una subred privada con una ruta a un gateway de NAT.

Si no ve la VCN o la subred que desea utilizar, seleccione Cambiar compartimento y, a continuación, seleccione el compartimento que contiene la VCN o la subred.

Importante

La red personalizada se debe utilizar para utilizar un montaje de almacenamiento de archivos.

(Opcional) Para utilizar el registro, seleccione Seleccionar y, a continuación, asegúrese de que se ha seleccionado Activar registro.

Seleccione un grupo de logs en la lista. Puede cambiar a un compartimento diferente para especificar un grupo de logs de un compartimento diferente al del trabajo.

Seleccione una de las siguientes opciones para almacenar todos los mensajes stdout y stderr:

Activar creación automática de logs

Data Science crea automáticamente un log cuando se inicia el trabajo.

Seleccione un log

Seleccione el log que desea utilizar.

Seleccione Seleccionar para volver a la página de creación de ejecución de trabajo.

(Opcional) Seleccione Mostrar opciones avanzadas para agregar etiquetas al pipeline.
(Opcional) En la sección Etiquetas, agregue una o más etiquetas a <resourceType>. Si tiene permisos para crear un recurso, también tiene permisos para aplicar etiquetas de formato libre a ese recurso. Para aplicar una etiqueta definida, debe tener permisos para utilizar el espacio de nombres de la etiqueta. Para obtener más información sobre el etiquetado, consulte Etiquetas de recursos. Si no está seguro de si aplicar etiquetas, omita esta opción o pregunte a un administrador. Puede aplicar etiquetas más tarde.
Haga clic en Crear.

Después de que el pipeline esté en estado activo, puede usar ejecuciones de pipeline para ejecutar el pipeline de forma repetida.
Desde contenedor
Opcionalmente, al definir pasos de pipeline, puede seleccionar Traiga su propio contenedor.
Seleccione De contenedor.
En la sección Configuración de contenedor, seleccione Configurar.
En el panel Configurar entorno de contenedor, seleccione un repositorio de la lista. Si el repositorio está en otro compartimento, seleccione Cambiar compartimento.
Seleccione una imagen de la lista.
(Opcional) Introduzca un punto de entrada. Para agregar otro, seleccione +Add parameter.
(Opcional) Introduzca un CMD. Para agregar otro, seleccione +Add parameter.
Utilice CMD como argumentos para ENTRYPOINT o como único comando que ejecutar en ausencia de ENTRYPOINT.

(Opcional) Introduzca un resumen de imagen.
(Opcional) Si utiliza la verificación de firma, introduzca el OCID de la firma de imagen.
Por ejemplo, ocid1.containerimagesignature.oc1.iad.aaaaaaaaab....

(Opcional) Cargue el artefacto de paso arrastrándolo al cuadro.

Nota

Este paso es opcional solo si BYOC está configurado.

Estas variables de entorno controlan la ejecución del pipeline.

Puede utilizar la CLI de OCI para crear un pipeline como en este ejemplo de Python:

Crear un pipeline:

Hay disponibles los siguientes parámetros para utilizar en la carga útil:


Nombre de parámetro	Necesario	Descripción
Pipeline (nivel superior)
`projectId`	Necesario	OCID del proyecto en el que se va a crear el pipeline.
`compartmentId`	Necesario	OCID de compartimento en el que crear el pipeline.
`displayName`	Opcional	Nombre del pipeline.
`infrastructureConfigurationDetails`	Opcional	Configuración de infraestructura (recursos informáticos) por defecto que se utilizará para todos los pasos del pipeline. Consulte `infrastructureConfigurationDetails` para obtener más información sobre los parámetros soportados. Se puede sustituir por la configuración de ejecución de pipeline.
`logConfigurationDetails`	Opcional	Log por defecto que se utilizará para todos los pasos del pipeline. Consulte `logConfigurationDetails` para obtener más información sobre los parámetros soportados. Se puede sustituir por la configuración de ejecución de pipeline.
`configurationDetails`	Opcional	Configuración por defecto para la ejecución del pipeline. Consulte `configurationDetails` para obtener más información sobre los parámetros soportados. Se puede sustituir por la configuración de ejecución de pipeline.
`freeformTags`	Opcional	Etiquetas para agregar al recurso de pipeline.
`stepDetails`
`stepName`	Necesario	Nombre del paso. Debe ser único en el pipeline.
`description`	Opcional	Descripción de texto libre para el paso.
`stepType`	Necesario	`CUSTOM_SCRIPT` o `ML_JOB`
`jobId`	Necesario*	Para los pasos de `ML_JOB`, este es el OCID de trabajo que se va a utilizar para la ejecución del paso.
`stepInfrastructureConfigurationDetails`	opcional*	Configuración de infraestructura (Compute) por defecto que se utilizará para este paso. Consulte `infrastructureConfigurationDetails` para obtener más información sobre los parámetros soportados. Se puede sustituir por la configuración de ejecución de pipeline. *Debe definirse en al menos un nivel (la prioridad se basa en la prioridad, siendo 1 la más alta): 1 ejecución de pipeline y/o 2 pasos y/o 3 pipeline
`stepConfigurationDetails`	opcional*	Configuración por defecto para la ejecución del paso. Consulte `configurationDetails` para obtener más información sobre los parámetros soportados. Se puede sustituir por la configuración de ejecución de pipeline. *Debe definirse en al menos un nivel (la prioridad se basa en la prioridad, siendo 1 la más alta): 1 ejecución de pipeline y/o 2 pasos y/o 3 pipeline
`dependsOn`	Opcional	Lista de pasos que se deben completar antes de que comience este paso. Esto crea el gráfico de dependencias de flujo de trabajo de pipeline.
`infrastructureConfigurationDetails`
`shapeName`	Necesario	Nombre de la unidad de computación que se utilizará. Por ejemplo, VM.Standard2.4.
`blockStorageSizeInGBs`	Necesario	Número de GB para utilizar como almacenamiento asociado para la VM.
`logConfigurationDetails`
`enableLogging`	Necesario	Definir para utilizar el registro.
`logGroupId`	Necesario	OCID de grupo de logs que se utilizará para los logs. El grupo de logs debe crearse y estar disponible cuando se ejecute el pipeline
`logId`	opcional*	OCID de log que se utilizará para los logs cuando no se utilice el parámetro `enableAutoLogCreation`.
`enableAutoLogCreation`	Opcional	Si se define en `True`, se crea un log para cada ejecución de pipeline.
`configurationDetails`
`type`	Necesario	Solo está soportado `DEFAULT`.
`maximumRuntimeInMinutes`	Opcional	Límite de tiempo en minutos para que se ejecute el pipeline.
`environmentVariables`	Opcional	Variables de entorno que se deben proporcionar para las ejecuciones de pasos de pipeline. Por ejemplo: `"environmentVariables": { "CONDA_ENV_TYPE": "service" }` Revise la lista de variables de entorno admitidas por servicio.

pipeline_payload = {
    "projectId": "<project_id>",
    "compartmentId": "<compartment_id>",
    "displayName": "<pipeline_name>",
    "pipelineInfrastructureConfigurationDetails": {
        "shapeName": "VM.Standard2.1",
        "blockStorageSizeInGBs": "50"
    },
    "pipelineLogConfigurationDetails": {
        "enableLogging": True,
        "logGroupId": "<log_group_id>",
        "logId": "<log_id>"
    },
    "pipelineDefaultConfigurationDetails": {
        "type": "DEFAULT",
        "maximumRuntimeInMinutes": 30,
        "environmentVariables": {
            "CONDA_ENV_TYPE": "service",
            "CONDA_ENV_SLUG": "classic_cpu"
        }
    },
    "stepDetails": [
        {
            "stepName": "preprocess",
            "description": "Preprocess step",
            "stepType": "CUSTOM_SCRIPT",
            "stepInfrastructureConfigurationDetails": {
                "shapeName": "VM.Standard2.4",
                "blockStorageSizeInGBs": "100"
            },
            "stepConfigurationDetails": {
                "type": "DEFAULT",
                "maximumRuntimeInMinutes": 90
                "environmentVariables": {
                    "STEP_RUN_ENTRYPOINT": "preprocess.py",
                    "CONDA_ENV_TYPE": "service",
                    "CONDA_ENV_SLUG": "onnx110_p37_cpu_v1"
            }
        },
        {
            "stepName": "postprocess",
            "description": "Postprocess step",
            "stepType": "CUSTOM_SCRIPT",
            "stepInfrastructureConfigurationDetails": {
                "shapeName": "VM.Standard2.1",
                "blockStorageSizeInGBs": "80"
            },
            "stepConfigurationDetails": {
                "type": "DEFAULT",
                "maximumRuntimeInMinutes": 60
            },
            "dependsOn": ["preprocess"]
        },
    ],
    "freeformTags": {
        "freeTags": "cost center"
    }
}
pipeline_res = dsc.create_pipeline(pipeline_payload)
pipeline_id = pipeline_res.data.id

Hasta que se carguen todos los artefactos de pasos de pipeline, el pipeline tendrá el estado CREATING.

Cargue un artefacto de paso:

Después de cargar un artefacto, no se puede cambiar.

fstream = open(<file_name>, "rb")
 
dsc.create_step_artifact(pipeline_id, step_name, fstream, content_disposition=f"attachment; filename={<file_name>}")

Actualizar un pipeline:

Solo puede actualizar un pipeline cuando está en estado ACTIVE.

update_pipeline_details = {
"displayName": "pipeline-updated"
}
self.dsc.update_pipeline(<pipeline_id>, <update_pipeline_details>)

Iniciar ejecución de pipeline:

pipeline_run_payload = {
"projectId": project_id,
"displayName": "pipeline-run",
"pipelineId": <pipeline_id>,
"compartmentId": <compartment_id>,
}
dsc.create_pipeline_run(pipeline_run_payload)

El SDK de ADS también es una biblioteca de Python disponible públicamente que puede instalar con este comando:
```
pip install oracle-ads
```
Puede utilizar el SDK de ADS para crear y ejecutar pipelines.

Red personalizada

Utilice una red personalizada que ya haya creado en el pipeline para proporcionarle flexibilidad adicional en la red.

Creación de pipelines con redes personalizadas

Puede seleccionar utilizar redes personalizadas al crear un pipeline.

Nota

El cambio de una red personalizada a una red gestionada no está soportado después de crear el pipeline.

Consejo

Si ve el banner: The specified subnet is not accessible. Select a different subnet., cree una política de acceso de red como se describe en la sección Políticas de pipeline.

Uso de la consola

Seleccione esta opción para utilizar redes personalizadas en el panel Crear pipeline.

Si selecciona la red predeterminada, el sistema utiliza la red gestionada por servicios existente. Si selecciona la opción de red personalizada, se le pedirá que seleccione una VCN y una subred.

Seleccione la VCN y la subred que desea utilizar para el recurso. Para obtener acceso de salida a la red pública de Internet, utilice una subred privada con una ruta a un gateway de NAT. Si no ve la VCN o la subred que desea utilizar, seleccione Cambiar compartimento y, a continuación, seleccione el compartimento que contiene la VCN o la subred.

Uso de API

Proporcione subnet-id en infrastructure-configuration-details para utilizar una subred personalizada en el nivel de pipeline. Por ejemplo:

"infrastructure-configuration-details": {
      "block-storage-size-in-gbs": 50,
      "shape-config-details": {
        "memory-in-gbs": 16.0,
        "ocpus": 1.0
      },
      "shape-name": "VM.Standard.E4.Flex",
      "subnet-id": "ocid1.subnet.oc1.iad.aaaaaaaa5lzzq3fyypo6x5t5egplbfyxf2are6k6boop3vky5t4h7g35xkoa"
}

O bien, en el paso-container-configuration-details, para utilizar una subred personalizada para un paso concreto. Por ejemplo:

"step-infrastructure-configuration-details": {
          "block-storage-size-in-gbs": 50,
          "shape-config-details": {
            "memory-in-gbs": 16.0,
            "ocpus": 1.0
          },
          "shape-name": "VM.Standard.E4.Flex",
          "subnet-id": "ocid1.subnet.oc1.iad.aaaaaaaa5lzzq3fyypo6x5t5egplbfyxf2are6k6boop3vky5t4h7g35xkoa"
},

Documentación de Oracle Cloud Infrastructure Probar cuenta gratuita

Creación de un pipeline

Red personalizada 🔗

Creación de pipelines con redes personalizadas 🔗

Uso de la consola

Uso de API

Documentación de Oracle Cloud Infrastructure
Probar cuenta gratuita

Red personalizada

Creación de pipelines con redes personalizadas