《OpenShift / RHEL / DevSecOps 汇总目录》
说明：本文已经在 OpenShift 4.14 + RHODS 2.50 的环境中验证

准备运行环境

安装 OpenShift AI 环境

先根据《OpenShift AI - 部署 OpenShift AI 环境，运行 AI/ML 应用（视频）》一文完成 OpenShift AI 环境的安装。
注意：本应用无需 GPU 即可运行。

安装 Minio 对象存储软件

根据《OpenShift 4 - 管理和使用 OpenShift AI 运行环境》一文安装 MinIO。

创建 Data Science Project

在 OpenShift 控制台的菜单中选择 Red Hat OpenShift AI，然后在 OpenShift AI 控制台中创建名为 Fraud Detection 的 Data Science Project。

创建 Data connection

在项目中按以下配置创建两个 Data connection。

Name	My Storage	Pipeline Artifacts
Access key	minio	minio
Secret key	minio123	minio123
Endpoint	http://minio-service.minio.svc.cluster.local:9000	http://minio-service.minio.svc.cluster.local:9000
Region	no	no
Bucket	my-storage	pipeline-artifacts

创建 Workbench

在项目中按以下配置创建一个 Workbench。

Name	Fraud Detection
Image selection	TensorFlow
Version selection	2023.2
Container size	Small
Create new persistent storage -> Name	Fraud Detection
Use existing data connection -> Data connection	My Storage

配置 Model server

1. 在项目中按以下配置创建一个 Model server。
   
2. 点击创建好的 Model Server 的 Deploy model 按钮，然后按以下配置部署模型。
   
3. 最后可以查看部署的模型对应的内部服务地址。
   

创建 Pipeline server

1. 确认已经在 OpenShift 上安装了 OpenShift Pipelines Operator。
2. 在项目中按以下配置创建一个 Pipeline server。
   

运行应用

运行欺诈检测应用

1. 从 Workbench 打开 Jupyter 的控制台。
2. 将 https://github.com/rh-aiservices-bu/fraud-detection.git 克隆到本地。
3. 运行编号为 1-5 的 ipynb 文件。其中在运行 2_save_model.ipynb 后，可以在对象存储中看到生成的模型。
   

配置和运行 Pipeline

运行 Workbench Pipeline

1. 打开 6 Train Save.pipeline 文件，其中包含 2 个节点。
2. 在 Pipeline Properties 中将 Generic Node Defaults 的 Runtime Image 设为 Tensorflow with Cuda and Python 3.9 (UBI 9)。
3. 选中 1_experiment_train 节点，然后将 Node Properties 中的 File Dependencies 设为 data/card_transdata.csv 和 Include Subdirectories。
4. 分别选中 2 个节点，然后将 Node Properties 中的 Output Files 设为 models/fraud/model.onnx。
5. 选中 2_save_model 节点，然后按下表添加 5 个 Kubernetes secrets。
   | Environment Variable | Secret Name | Secret Key |
   |–|–|–|
   | AWS_ACCESS_KEY_ID | aws-connection-my-storage | AWS_ACCESS_KEY_ID |
   | AWS_SECRET_ACCESS_KEY | aws-connection-my-storage | AWS_SECRET_ACCESS_KEY |
   | AWS_S3_ENDPOINT | aws-connection-my-storage | AWS_S3_ENDPOINT |
   | AWS_DEFAULT_REGION | aws-connection-my-storage | AWS_DEFAULT_REGION |
   | AWS_S3_BUCKET | aws-connection-my-storage | AWS_S3_BUCKET |
6. 运行 6 Train Save.pipeline，然后在弹出窗口点击 OK。
   
7. 可以在 Data Science Pipelines 的 Runs 中查看到 Pipeline 实例的执行情况。
   

运行 Python Pipeline

1. 将 7_get_data_train_upload.yaml 文件下载到本地。
   
2. 在 OpenShift AI 控制台的 Fraud Detection 项目中通过 Import pipeline 功能按下图导入 7_get_data_train_upload.yaml 文件。
   
3. 在 OpenShift AI 控制台的 Data Science Pipelines - > Pipelines 中的 Python pipeline 点击 Create run，然后按下图创建一个运行实例。
   
4. 最后查看 Run 1 的运行情况。
   

参考

https://rh-aiservices-bu.github.io/fraud-detection/
https://access.redhat.com/documentation/en-us/red_hat_openshift_ai_self-managed/2.5/html/openshift_ai_tutorial_-_fraud_detection_example
https://rh-aiservices-bu.github.io/rhoai-rh1-testdrive/modules/llm/download-save-llm.html