Jak wdrożyć workload JupyterLab

Ta sekcja wyjaśnia, jak wdrożyć workload typu workspace z JupyterLab jako środowiskiem do budowy modeli, przygotowywania danych, pracy na zbiorach danych, obrazach itp. — wszystko w jednej przestrzeni roboczej.

Jest to workload interaktywny, co oznacza, że po wdrożeniu JupyterLab będziesz mógł połączyć się z nim w osobnej karcie przeglądarki i natychmiast rozpocząć pracę.

W interfejsie run:ai przejdź do zakładki Workload manager > Workloads.

Kliknij NEW WORKLOAD i z listy rozwijanej wybierz Workspace.

Jak wdrożyć workload JupyterLab

Wybierz projekt, w którym chcesz wdrożyć JupyterLab.

Wprowadź nazwę workloadu i kliknij CONTINUE.

Na kolejnej stronie wybierz środowisko jupyter-lab:

Jak wdrożyć workload JupyterLab

W sekcji Compute resource wybierz frakcję zasobów, których chcesz użyć, na przykład 1 GPU:

Jak wdrożyć workload JupyterLab

W sekcji Data sources wybierz źródło danych, na przykład PVC, oraz zdefiniuj Container path — ścieżkę, pod którą źródło danych zostanie zamontowane wewnątrz kontenera.

Jak wdrożyć workload JupyterLab

Kliknij CREATE WORKSPACE.

Workload rozpocznie wdrażanie — poczekaj, aż jego status zmieni się na Running.

Jak wdrożyć workload JupyterLab

Gdy workload będzie uruchomiony, możesz połączyć się z JupyterLab, zaznaczając go i wybierając CONNECT. JupyterLab uruchomi się w nowej karcie przeglądarki.

Jak wdrożyć workload JupyterLab


Źródło: https://run-ai-docs.nvidia.com/self-hosted/workloads-in-nvidia-run-ai/using-workspaces/running-workspace