はじめに

KFP 2.16.1 で検証済み。コマンドは稼働中の Kubernetes クラスタ、kubectl、pip 付きの Python を想定。

前提

• Kubernetes クラスタと、それに対して設定済みの kubectl。
• kfp SDK 用の pip 付き Python 3。
• これは認証なしの standalone デプロイで、本番ではなく KFP を試すためのもの。

インストール

Kustomize で KFP standalone をデプロイする:

export PIPELINE_VERSION=2.16.1
kubectl apply -k "github.com/kubeflow/pipelines/manifests/kustomize/cluster-scoped-resources?ref=$PIPELINE_VERSION"
kubectl wait --for condition=established --timeout=60s crd/applications.app.k8s.io
kubectl apply -k "github.com/kubeflow/pipelines/manifests/kustomize/env/dev?ref=$PIPELINE_VERSION"

SDK をインストールする:

pip install kfp==2.16.1

最初の動く構成

1. SDK から API サーバに到達できるよう UI と API を port-forward する。

   kubectl -n kubeflow port-forward svc/ml-pipeline-ui 8080:80

UI は http://localhost:8080 で到達できる。

1. 最小のパイプラインを記述・コンパイル・投入する。

   from kfp import dsl, compiler, Client
   
   
   @dsl.component
   def say(msg: str):
       print(msg)
   
   
   @dsl.pipeline(name="hello")
   def hello_pipeline(text: str = "hi"):
       say(msg=text)
   
   
   compiler.Compiler().compile(hello_pipeline, "hello.yaml")
   Client(host="http://localhost:8080").create_run_from_pipeline_package("hello.yaml")

動作確認

http://localhost:8080 を開いて run が現れ succeeded に至るのを確認する。あるいは KFP の Pod が ready かを確認する:

kubectl -n kubeflow get pods

次に読むもの

認証付き・マルチユーザ・本番デプロイは公式の KFP standalone インストールガイド と Kubeflow Pipelines overview に従う。ローカルのバックエンド開発はリポジトリの CLAUDE.md が make -C backend kind-cluster-agnostic による Kind ベースのデプロイを説明している。