sdk
Universal Python SDK to run AI workloads on Kubernetes
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- bug_report.yaml
- config.yml
- feature_request.yaml
- compare_versions.py
- extract_version.py
- README.md
- test_scripts.py
- update_overrides.py
- check-owners.yaml
- check-pr-title.yaml
- cleanup-overrides.yaml
- docs.yaml
- gh-workflow-approve.yaml
- github-stale.yaml
- osv-scanner.yaml
- release.yaml
- test-e2e.yaml
- test-python.yaml
- test-spark-examples.yaml
- validate-lockfile.yaml
- welcome-new-contributors.yaml
- copilot-instructions.md
- dependabot.yml
- PULL_REQUEST_TEMPLATE.md
- CHANGELOG-0.1.md
- CHANGELOG-0.2.md
- CHANGELOG-0.3.md
- CHANGELOG-0.4.md
- CHANGELOG-0.5.md
- kubeflow-sdk.drawio.svg
- custom.css
- kubeflow-icon.svg
- page.html
- index.rst
- installation.rst
- local-development.rst
- quickstart.rst
- api.rst
- index.rst
- configuration.rst
- index.rst
- tools.rst
- algorithms.rst
- api.rst
- index.rst
- search-space.rst
- api.rst
- index.rst
- api.rst
- batch-jobs.rst
- index.rst
- lifecycle.rst
- options.rst
- sessions.rst
- api.rst
- custom-training.rst
- distributed.rst
- index.rst
- initializers.rst
- options.rst
- runtimes.rst
- conf.py
- contributing.rst
- examples.rst
- index.rst
- batch_failed_job.py
- batch_func_job_lifecycle.py
- batch_job_lifecycle.py
- batch_job_options.py
- connect_existing_session.py
- demo_existing_sparkconnect.py
- README.md
- spark-connect-local-testing.md
- spark_advanced_options.py
- spark_connect_simple.py
- spark_job.py
- test_connect_url.py
- README.md
- sparkoperator.k8s.io_sparkconnects.yaml
- Dockerfile.spark-e2e-runner
- e2e-setup-cluster.sh
- kind-config.yaml
- __init__.py
- constants.py
- types.py
- utils.py
- utils_test.py
- __init__.py
- model_registry_client.py
- model_registry_client_test.py
- __init__.py
- types.py
- __init__.py
- OWNERS
- storage.py
- storage_test.py
- __init__.py
- optimizer_client.py
- __init__.py
- backend.py
- backend_test.py
- utils.py
- utils_test.py
- __init__.py
- base.py
- __init__.py
- constants.py
- __init__.py
- algorithm_types.py
- optimization_types.py
- search_types.py
- __init__.py
- __init__.py
- pipelines_client.py
- pipelines_client_test.py
- __init__.py
- __init__.py
- spark_client.py
- spark_client_test.py
- __init__.py
- backend.py
- backend_test.py
- constants.py
- utils.py
- utils_test.py
- __init__.py
- base.py
- __init__.py
- kubernetes.py
- kubernetes_test.py
- __init__.py
- common.py
- __init__.py
- __init__.py
- types.py
- types_test.py
- __init__.py
- __init__.py
- trainer_client.py
- trainer_client_test.py
- base.py
- docker.py
- podman.py
- backend.py
- backend_test.py
- runtime_loader.py
- runtime_loader_test.py
- types.py
- utils.py
- utils_test.py
- __init__.py
- backend.py
- backend_test.py
- constants.py
- utils.py
- utils_test.py
- __init__.py
- backend.py
- backend_test.py
- constants.py
- job.py
- types.py
- utils.py
- __init__.py
- base.py
- __init__.py
- constants.py
- __init__.py
- common.py
- kubernetes.py
- kubernetes_test.py
- localprocess.py
- common.py
- __init__.py
- types.py
- types_test.py
- __init__.py
- __init__.py
- py.typed
- kep.yaml
- README.md
- kep.yaml
- README.md
- detailed-workflow.svg
- high-level-arch.svg
- README.md
- optimization-job.drawio.svg
- README.md
- __init__.py
- cluster_watcher.py
- README.md
- run_in_cluster.py
- test_spark_examples.py
- __init__.py
- __init__.py
- .gitignore
- .pre-commit-config.yaml
- .readthedocs.yaml
- ADOPTERS.md
- AGENTS.md
- CLAUDE.md
- cliff.toml
- CONTRIBUTING.md
- LICENSE
- Makefile
- OWNERS
- pyproject.toml
- README.md
- RELEASE.md
- ROADMAP.md
- uv.lock
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/kubeflow/sdk
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd sdk
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install -U kubeflow
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install 'kubeflow[spark]'
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install 'kubeflow[hub]'
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install 'kubeflow[pipelines]'
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Docker
쉬움사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker build -f hack/Dockerfile.spark-e2e-runner -t sdk .
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
docker run -p 8080:80 sdk
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.
4. Python
쉬움사전 준비물
pip install -U kubeflow
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install 'kubeflow[spark]'
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install 'kubeflow[hub]'
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install 'kubeflow[pipelines]'
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
5. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
make
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
// repository documentation
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