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Ejecutar el administrador y JupyterLab usando Docker

El administrador de AI Unlimited organiza la implementación del motor e incluye una interfaz de usuario basada en la web para supervisar los proyectos. Además, el administrador es donde configurará AI Unlimited.

Utilizará JupyterLab para explorar y analizar datos.

Utilizará Docker Compose para ejecutar el administrador de AI Unlimited y JupyterLab, con el AI Unlimited Jupyter Kernel, localmente en contenedores.

Sugerencia

Para obtener ayuda con la instalación, envíe un correo electrónico al equipo de soporte o pregunte a la comunidad.

Requisitos previos​

  • Una cuenta de AWS o Azure de pago por uso en la que implementar el motor desde un cuaderno Jupyter
  • Una cuenta GitHub o GitLab para alojar cada repositorio de proyectos para autenticar usuarios y almacenar información del proyecto
  • Su almacenamiento de objetos, donde reside su data lake de Amazon o ADLS Gen2
  • Docker instalado en su ordenador

Establecer ubicaciones de archivos de configuración​

  1. De manera opcional, configure la variable de entorno AI_UNLIMITED_HOME en el directorio en el que se almacenarán los archivos de datos y configuración del administrador. Asegúrese de que el directorio exista y de que se hayan otorgado los permisos correspondientes. La ubicación predeterminada es ./volumes/ai-unlimited.

    Ubicación localUbicación del contenedorUso
    $AI_UNLIMITED_HOME/etc/tdAlmacena datos y configuración.
    Sugerencia

    Obtenga más información sobre las variables de entorno de AWS o Azure.

  2. De manera opcional, configure la variable de entorno JUPYTER_HOME en el directorio en el que se almacenarán los archivos de configuración de JupyterLab. La ubicación predeterminada es ~/.jupyter.

Clonar el repositorio​

La carpeta deployments/docker en el repositorio de GitHub de AI Unlimited proporcionado por Teradata incluye estos archivos que necesitará para ejecutar el administrador y JupyterLab:

  • [AWS or Azure]-credentials-env-vars.yaml
  • ai-unlimited.yaml
  • jupyter.yaml

Clone el repositorio.

Pasar sus credenciales de proveedor de servicios en la nube a Docker​

Nota

Puede pasar las credenciales de dos maneras:

  • Utilice [AWS or Azure]-credentials-env-vars.yaml, que contiene variables de entorno para almacenar sus credenciales.
  • Utilice un volumen local que contenga sus credenciales.

Consulte ambos métodos en la sección Jupyter y AI Unlimited de Implementar con Docker Compose en el repositorio de GitHub de Teradata AI Unlimited.

Este inicio rápido utiliza el primer método.

  1. Copie estas variables de entorno desde la consola de su proveedor de servicios en la nube.

    AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY y AWS_SESSION_TOKEN

  2. Vaya al directorio donde se encuentra [AWS or Azure]-credentials-env-vars.yaml y actualice los valores de la variable de entorno del archivo.

Inicie el administrador y JupyterLab​

  1. Desde el directorio donde se encuentran [AWS or Azure]-credentials-env-vars.yaml, ai-unlimited.yaml y jupyter.yaml, inicie el administrador y JupyterLab.

    Nota

    La bandera -d en el comando es opcional.

    El comando descarga e inicia el administrador y los contenedores de JupyterLab.

  2. Para recuperar el token Jupyter, enumere los contenedores que se están ejecutando actualmente.

    E identifique el nombre del contenedor JupyterLab.

    Luego busque ocurrencias de la cadena 'Token' en los registros del contenedor.

Verificar el acceso​

Cuando el administrador esté listo, podrá acceder a él en http://localhost:3000.

Cuando JupyterLab esté listo, podrá acceder a él en http://localhost:8888 e introducir el token.

¿Qué sigue?​

Cree una aplicación OAuth para permitir la autenticación entre AI Unlimited y su cuenta de proveedor de Git.

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