eks-kubeflow-workshop

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Kubeflow workshop on EKS. Mainly focus on AWS integration examples. Please go check kubeflow website http://kubeflow.org for other examples

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최종 버전 다운로드 (.zip)

- - bug_report.md
  - feature_request.md
- cluster.md
- kubeflow.md
- lab.md
- notebook-server.md
- post-install.md
- sagemaker-kf-notebook-efs-share-setup.md
- troubleshoot.md
- uninstall.md
- - 01_01_Notebook_Development.ipynb
  - 01_02_Notebook_Development_Fairing.ipynb
  - 01_03_Notebook_Development_Pipeline.ipynb
  - README.md
  - workspace_volume.png
- - 02_01_fairing_introduction.ipynb
  - 02_02_fairing_job_backend.ipynb
  - 02_03_fairing_distributed_training.ipynb
  - 02_04_fairing_kaniko_cloud_builder.ipynb
  - 02_05_fairing_resource.ipynb
  - 02_06_fairing_e2e.ipynb
  - distributed_training.py
  - README.md
  - requirements.txt
  - train.ipynb
  - train.py
- - 03_01_Distributed_Training_ParameterServer.ipynb
  - 03_02_Distributed_Training_MPI_Horovod.ipynb
  - distributed_training.md
- - 04_01_TensorFlow_Data_Validation.ipynb
  - 04_02_TensorFlow_Transform.ipynb
  - 04_03_TensorFlow_Advanced_Transform.ipynb
  - 04_04_TensorFlow_Model_Analysis.ipynb
  - 04_05_TensorFlow_Serving.ipynb
- - 05_01_Pipeline_SDK.ipynb
  - 05_02_Pipeline_lightweight.ipynb
  - 05_03_Pipeline_mnist.ipynb
  - 05_04_Pipeline_SageMaker.ipynb
  - 05_05_Pipeline_EMR.ipynb
  - mnist-classification-pipeline.tar.gz
- - 06_01_Seldon_Core_Serving.ipynb
  - 06_02_Kfserving.ipynb
  - kfserving-flowers-canary.yaml
  - kfserving-flowers-input.json
  - kfserving-flowers.yaml
  - README.md
  - seldon.yaml
  - seldon_canary.yaml
  - seldon_gateway.yaml
- - 07_01_Metadata.ipynb
  - 07_02_MLFlow.ipynb
- - 08_01_Hyper_Parameter_Tuning.ipynb
  - 08_02_Neural_Architecture_Search.ipynb
  - 08_03_Kubeflow_Jobs.ipynb
  - bayesopt-example.yaml
  - grid-example.yaml
  - hyperband-example.yaml
  - nasjob-example-RL.yaml
  - pytorchjob-example.yaml
  - random-search-example.yaml
  - README.md
  - tfjob-example.yaml
- - 09_01_Iris_Pipeline_Monitoring.ipynb
  - 09_02_Iris_Pipeline_Metrics.ipynb
  - README.md
- - README.md
- 01_notebook_test.py
- README.md
.gitignore
CODE_OF_CONDUCT.md
CONTRIBUTING.md
LICENSE
NOTICE
OWNERS
prow_config.yaml
README.md

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/aws-samples/eks-kubeflow-workshop

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd eks-kubeflow-workshop

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Docker

쉬움 추천

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.

⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.

docker build -f notebooks/02_Fairing/src/kaniko/Dockerfile.model -t eks-kubeflow-workshop .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

docker run -p 8080:80 eks-kubeflow-workshop

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

3. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.

pip install -r notebooks/02_Fairing/requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

jupyter notebook

브라우저에서 노트북(.ipynb) 파일들을 열람하고 실행할 수 있는 Jupyter 화면을 켭니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.