如何在 KubeFlow 中创建和访问持久卷？

发布于 2025-01-11 08:06:43 字数 347 浏览 0 评论 0原文

我们在 GCP 上创建了 KubeFlow 集群，并通过它部署了 ML 模型。现在我们要创建一个持久卷并将该卷映射到主机中的文件夹。作为第一步，我必须创建一个 pv，因此我在 GCP 实例的 Jupyter 笔记本中尝试了这行代码。

vop = dsl.VolumeOp(
            name="create-pvc",
            resource_name="my-pvc",
            modes=dsl.VOLUME_MODE_RWO,
            size="1Gi"
        )

运行成功。但我不确定该卷是否已创建。另外，如何检查卷是否存在。

原文

We have created a KubeFlow cluster on GCP and deployed a ML model through it. Now we want to create a persistent volume and map that volume to a folder in out host machine.
As a first step I have to create a pv so, I have tried this line of code in Jupyter notebook of my GCP instance.

vop = dsl.VolumeOp(
            name="create-pvc",
            resource_name="my-pvc",
            modes=dsl.VOLUME_MODE_RWO,
            size="1Gi"
        )

which is running successfully. But I am not sure if the volume is been created or not. Also, how to check if the volume is existing or not.

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老子叫无熙 2025-01-18 08:06:43

使用 .add_pvolumes({'/mnt': vop.volume}) 到您的 ContainerOp

def sample(x): print(x)

op_2 = create_component_from_func(func=sample, base_image='python:3.10.4',)
    op_2_component = op_2(x='hello') \
        .set_image_pull_policy("IfNotPresent")  \
        .add_pvolumes({'/mnt': vop})

Use .add_pvolumes({'/mnt': vop.volume}) to your ContainerOp

def sample(x): print(x)

op_2 = create_component_from_func(func=sample, base_image='python:3.10.4',)
    op_2_component = op_2(x='hello') \
        .set_image_pull_policy("IfNotPresent")  \
        .add_pvolumes({'/mnt': vop})

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