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GKEでのMLOpsエージェントのデプロイ¶

次の手順では、スプーラーとしてPub/Subを使用してMLOpsエージェントを、Google Kubernetes Engine（GKE）にデプロイする方法について説明します。これにより、DataRobotの外部で開発されたカスタムPythonモデルを監視できます。カスタムモデルはローカルマシンでスコアリングされ、Google Cloud Platform（GCP）に統計が送信されます。Pub/Sub。最後に、（GKEにデプロイされた）エージェントがこのデータを使用し、DataRobot MLOpsダッシュボードに送り返します。

概要¶

DataRobot MLOpsは、DataRobot MLOpsエージェントを使用して一元化されたダッシュボードで、すべてのMLモデル（DataRobotまたは外部でトレーニングされたモデル）を監視する機能を提供します。デプロイされたモデルと並行して実行されるJavaユーティリティであるエージェントは、Java、Python、Rプログラミング言語で開発されたモデルを監視できます。

MLOpsエージェントは、スプーラー（つまり、ファイルシステム、GCP Pub/Sub、AWS SQS、またはRabbitMQ）を介してモデルと通信し、MLOpsダッシュボードにモデル統計を送り返します。これらには、スコアリングされたレコードの数、特徴量の数、スコアリング時間、データドリフトなどを含めることができます。エージェントをDockerイメージに組み込み、それをKubernetesクラスターにデプロイして、スケーラビリティと堅牢性を確保できます。

前提条件¶

メイン設定を作成する前に、次の手順を完了する必要があります。

お使いのオペレーティングシステムに固有のGoogle Cloud SDKをインストールします。
コマンドプロンプトで次のコマンドを実行します。

gcloud init

既存のプロジェクトを選択するか、新しいプロジェクトを作成し、コンピューティングゾーンも選択するよう求められます。
Kubernetesコマンドラインツールをインストールします。

gcloud components install kubectl
Google Cloudサービスアカウントの資格情報を取得して、Google Cloud APIを呼び出します。デフォルトのサービスアカウントをお持ちでない場合は、この手順に従って作成できます。
資格情報が配置されたら、それらを含むJSONファイルをダウンロードします。後で、Google Cloud APIを呼び出すアプリケーションに資格情報を渡すときは、次のいずれかの方法を使用できます。
- GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS環境変数を使用
- コードを使用

手順¶

次のセクションでは、プロセスの各手順で、Pub/Subを使用してMLOpsエージェントをGKEにデプロイする手順について説明します。

外部デプロイの作成¶

まず、外部デプロイを作成します。結果のモデルIDとデプロイIDを使用して、エージェントとの通信を設定します（Dockerをローカルで実行するの手順で説明されています）。

Pub/Subトピックとサブスクリプションの作成¶

次に、Pub/Subトピックとサブスクリプションを作成します。

Google CloudコンソールのPub/Subサービスに移動し、トピック（パブリッシャーがメッセージを送信できる名前付きリソース）を作成します。
サブスクリプションを作成します。サブスクリプションは、1つの特定のトピックからのメッセージストリームを表す名前付きリソースで、サブスクライブしているアプリケーションに配信されます。前の手順のPub/Subトピックを使用して、配信タイプをPullに設定します。これにより、サブスクリプションIDが提供されます。

さらに、メッセージの保持期間やその他のパラメーターを設定できます。

MLOpsエージェントをDockerに埋め込む¶

エージェントを埋め込むDockerイメージを作成するには：

マシン上に作業ディレクトリを作成し、必要なファイルを準備します。
confという名前のディレクトリを作成します。
MLOpsエージェントを含むtarballファイルを開発者ツールからダウンロードし、解凍します。
mlops.log4j2.propertiesファイルを<unzipped directory>/confから<working directory/conf>にコピーします。

ファイルmlops.agent.conf.yamlを作業ディレクトリにコピーします。次のパラメーターを指定します（この例では、他のすべてのパラメーターにデフォルトを使用しています）。

パラメーター	定義
`mlopsUrl`	セルフマネージドAIプラットフォームのインストールURL。マネージドAIプラットフォームでは`app.datarobot.com`
`apiToken`	DataRobot key
`projectId`	GCP ProjectId
`topicName`	Pub/Subセクションで作成済み

例：

mlopsUrl: "MLOPS-URL"
apiToken: "YOUR-DR-API-TOKEN"
channelConfigs:
- type: "PUBSUB_SPOOL"
  details: {name: "pubsub", projectId: "YOUR-GOOGLE-PROJECT-ID", topicName: "YOUR-PUBSUB-TOPIC-ID-DEFINED-AT-STEP-2"}

<unzipped directory>/lib/mlops-agent-X.X.X.jarファイルを作業ディレクトリにコピーします。

作業ディレクトリで、次の内容を使用してDockerfileを作成します。

FROM openjdk:8

ENV AGENT_BASE_LOC=/opt/datarobot/ma
ENV AGENT_LOG_PROPERTIES=mlops.log4j2.properties
ENV AGENT_CONF_LOC=$AGENT_BASE_LOC/conf/mlops.agent.conf.yaml

COPY mlops-agent-*.jar ${AGENT_BASE_LOC}/mlops-agent.jar
COPY conf $AGENT_BASE_LOC/conf
COPY entrypoint.sh /

RUN chmod +x /entrypoint.sh

ENTRYPOINT ["./entrypoint.sh"]

次の内容でentrypoint.shを作成します。

#!/bin/sh

echo "######## STARTING MLOPS-AGENT ########"
echo

exec java -Dlog.file=$AGENT_BASE_LOC/logs/mlops.agent.log     -Dlog4j.configurationFile=file:$AGENT_BASE_LOC/conf/$AGENT_LOG_PROPERTIES -cp     $AGENT_BASE_LOC/mlops-agent.jar com.datarobot.mlops.agent.Agent --config $    AGENT_CONF_LOC

Dockerビルドコマンドの最後に必ずピリオド（.）を含めて、Dockerイメージを作成します。
```
export PROJECT_ID=ai-XXXXXXX-111111

docker build -t gcr.io/${PROJECT_ID}/monitoring-agents:v1 . 
```
docker imagesコマンドを実行して、ビルドが成功したことを確認します。

Dockerをローカルで実行する¶

備考

厳密に言えばオプションの手順ですが、ベストプラクティスでは、時間とネットワーク帯域幅を節約するために、常にローカルでイメージをテストすることをお勧めします。

監視エージェントのtarballには、カスタムPythonモデルからMLOpsに統計情報を送信するために必要なライブラリ（JavaおよびRライブラリを含む）が含まれています。ライブラリはlibディレクトリにあります。

ローカルで実行するには：

Python用DataRobot_MLOpsライブラリをインストールします。

pip install datarobot_mlops_package-<VERSION>/lib/datarobot_mlops-<VERSION>-py2.py3-none-any.whl

Dockerコンテナイメージを実行します。

備考

前提条件（Google Cloudアカウントの資格情報のダウンロードについて説明する手順）でダウンロードした資格情報を含むJSONファイルが必要になります。

docker run -it --rm --name ma -v /path-to-you-directory/mlops.agent.conf.yaml:/    opt/datarobot/ma/conf/mlops.agent.conf.yaml -v /path-to-your-directory/your-google-application-credentials.json:/opt/datarobot/ma/conf/gac.json -e GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/opt/datarobot/ma/conf/gac.json" gcr.io/${PROJECT_ID}/monitoring-agents:v1

以下は、モデルがスコアリングされるPythonコードの例です（この例ではすべてのパッケージのimport文が省略されています）。

    from datarobot_mlops.mlops import MLOps

DEPLOYMENT_ID = "EXTERNAL-DEPLOYMENT-ID-DEFINED-AT-STEP-1"
MODEL_ID = "EXTERNAL-MODEL-ID-DEFINED-AT-STEP-1"
PROJECT_ID = "YOUR-GOOGLE-PROJECT-ID"
TOPIC_ID = "YOUR-PUBSUB-TOPIC-ID-DEFINED-AT-STEP-2"

    # MLOPS: initialize the MLOps instance
    mlops = MLOps() \
        .set_deployment_id(DEPLOYMENT_ID) \
        .set_model_id(MODEL_ID) \
        .set_pubsub_spooler(PROJECT_ID, TOPIC_ID) \
        .init()

    # Read your custom model pickle file (model has been trained outside DataRobot)
    model = pd.read_pickle('custom_model.pickle')

    # Read scoring data
    features_df_scoring = pd.read_csv('features.csv')

    # Get predictions
    start_time = time.time()
    predictions = model.predict_proba(features_df_scoring)
    predictions = predictions.tolist()
    num_predictions = len(predictions)
    end_time = time.time()

    # MLOPS: report the number of predictions in the request and the execution time
    mlops.report_deployment_stats(num_predictions, end_time - start_time)

    # MLOPS: report the features and predictions
    mlops.report_predictions_data(features_df=features_df_scoring, predictions=predictions)

    # MLOPS: release MLOps resources when finished
    mlops.shutdown()

GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS環境変数を設定します。

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="<your-google-application-credentials.json>"
モデルが期待どおりに機能するかどうかをテストするために、ローカルでデータをスコアリングします。その後、監視エージェントログに新しいレコードが表示されます。

python score-your-model.py

MLOpsダッシュボードの統計も更新されます。

DockerイメージをContainer Registryにプッシュする¶

コンテナイメージをローカルでテストして検証したら、それをレジストリにアップロードして、Google Kubernetes Engine（GKE）クラスターをダウンロードして実行できるようにします。

Container Registryに対して認証するようにDockerコマンドラインツールを設定します。

gcloud auth configure-docker
ビルドしたDockerイメージをContainer Registryにプッシュします。

docker push gcr.io/${PROJECT_ID}/monitoring-agents:v1

GKEクラスターの作成¶

DockerイメージをContainer Registryに保存したら、次のようにGKEクラスターを作成します。

gcloudツールのプロジェクトIDとCompute Engineゾーンオプションを設定します。

gcloud config set project $PROJECT_ID

gcloud config set compute/zone europe-west1-b

クラスターを作成します。

備考

この例では、わかりやすくするために、パブリックエンドポイントへのアクセスが無制限のプライベートクラスターを作成します。セキュリティ上、本番環境のコントロールプレーンへのアクセスを必ず制限してください。さまざまなGKE限定公開クラスターの設定に関する詳細については、こちらをご覧ください。

gcloud container clusters create monitoring-agents-cluster \
    --network default \
    --create-subnetwork name=my-subnet-0 \
    --no-enable-master-authorized-networks \
    --enable-ip-alias \
    --enable-private-nodes \
       --master-ipv4-cidr 172.16.0.32/28 \
    --no-enable-basic-auth \
    --no-issue-client-certificate

各パラメーターについて説明します。

パラメーター	結果
`--create-subnetwork name=my-subnet-0`	GKEは、`my-subnet-0`という名前のサブネットを自動的に作成します。
`--no-enable-master-authorized-networks`	クラスターの承認済みネットワークを無効にします。
`--enable-ip-alias`	クラスターをVPCネイティブにします。
`--enable-private-nodes`	クラスターのノードに外部IPアドレスがないことを示します。
`--master-ipv4-cidr 172.16.0.32/28`	コントロールプレーンの内部アドレス範囲を指定します。この設定は、このクラスターに対して永続的です。
`--no-enable-basic-auth`	クラスターの基本認証を無効にします。
`--no-issue-client-certificate`	クライアント証明書の発行を無効にします。

次のコマンドを実行してクラスターワーカーインスタンスを表示します。

gcloud compute instances list

クラウドルーターの作成¶

GKEプライベートクラスターで実行されているMLOpsエージェントは、DataRobot MLOpsサービスにアクセスする必要があります。これを行うには、プライベートノードにインターネットへのアウトバウンドアクセスを許可する必要があります。これは、NATクラウドルーターを使用して実現できます（Googleのドキュメントはこちら）。

クラウドルーターの作成：

gcloud compute routers create nat-router \
    --network default \
    --region europe-west1

ルーターに設定を追加します。

gcloud compute routers nats create nat-config \

        --router-region europe-west1 \
    --router nat-router \
    --nat-all-subnet-ip-ranges \
    --auto-allocate-nat-external-ips

K8s ConfigMapの作成¶

クラウドルーターを設定したら、K8s ConfigMapを作成して、MLOpsエージェント設定とGoogle資格情報を含めることができます。前提条件の段階で作成した、ダウンロード済みJSON資格情報ファイルが必要になります。

備考

K8s Secretsを使用して、本番環境で使用する設定ファイルを保存します。

次のコードを使用してConfigMapを作成します。

kubectl create configmap ma-configmap --from-file=mlops.agent.conf.yaml=your-path/mlops.agent.conf.yaml

kubectl create configmap gac-configmap --from-file=gac.json=your-google-application-credentials.json

K8sデプロイの作成¶

デプロイを作成するには、次の内容でma-deployment.yamlファイルを作成します。

備考

この例では、3つの常時実行レプリカを使用しています。自動スケーリングの場合、kubectl autoscale deploymentを使用します。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ma-deployment
  labels:
    app: ma
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: ma
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ma
    spec:
      containers:
      - name: ma
        image: gcr.io/${PROJECT_ID}/monitoring-agents:v1
        volumeMounts:
        - name:  agent-conf-volume
          mountPath: /opt/datarobot/ma/conf/mlops.agent.conf.yaml
          subPath: mlops.agent.conf.yaml
        - name:  gac-conf-volume
          mountPath: /opt/datarobot/ma/conf/gac.json
          subPath: gac.json
        env:
        - name: GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
          value: /opt/datarobot/ma/conf/gac.json
        ports:
        - containerPort: 80
      volumes:
      - name:  agent-conf-volume
        configMap:
          items:
          - key: mlops.agent.conf.yaml
            path: mlops.agent.conf.yaml
          name: ma-configmap
      - name:  gac-conf-volume
        configMap:
          items:
          - key: gac.json
            path: gac.json
          name: gac-configmap

次に、以下のコマンドでデプロイを作成します。

kubectl apply -f ma-deployment.yaml

最後に、実行中のポッドを確認します。

kubectl get pods

モデルのスコアリング¶

ローカルモデルをスコアリングし、出力を確認します。

ローカルモデルをスコアリングします。

python score-your-model.py
GKE Podのログを確認します。1つのレコードがDataRobotに送信されたことを示しています。
Pub/Subログを確認します。
DataRobot MLOpsダッシュボードを確認します。

削除¶

ルーターのNATを削除します。

gcloud compute routers nats delete nat-config --router=nat-router --router-region=europe-west1
クラウドルーターを削除します。

gcloud compute routers delete nat-router --region=europe-west1
クラスターを削除します。

gcloud container clusters delete monitoring-agents-cluster

更新しました January 15, 2025

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