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살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계
$ kubectl -n kubeflow get pods
NAME READY STATUS AGE
cache-deployer-deployment-c6896d66b-62gc5 0/1 Pending 90s
cache-server-8869f945b-4k7qk 0/1 Pending 89s
controller-manager-5cbdfbc5bd-bnfxx 0/1 Pending 89s
...
몇 분 후 모든 포드의 상태가
Running
(실행)으로 전환됩니다. 파이프라인에 문제 (예: 컴퓨팅
리소스가 충분하지 않음)가 발생하면 포드 상태에 다음과 같은 오류가 나타납니다.
$ kubectl -n kubeflow get pods
NAME READY STATUS AGE
cache-deployer-deployment-c6896d66b-62gc5 1/1 Running 4m6s
cache-server-8869f945b-4k7qk 1/1 Running 4m6s
controller-manager-5cbdfbc5bd-bnfxx 1/1 Running 4m6s
...
개별 포드는 다음을 사용하여 조사할 수 있습니다.
$ kubectl -n kubeflow describe pod <pod name>
TIP
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